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J-GLOBAL ID：201702255400519884   整理番号：17A0857585

海底地質CCSのための環境影響評価技術:予測モデルの展望【Powered by NICT】

Environmental impact assessment technologies for sub-sea geological CCS: Perspective of prediction models

著者 (7件)： Sato Toru (Dept. Ocean Technol., Policy, and Environ., University of Tokyo, 5-1-5 Kashiwanoha, Kashiwa, Japan) ,  Kano Yuki (Dept. Ocean Technol., Policy, and Environ., University of Tokyo, 5-1-5 Kashiwanoha, Kashiwa, Japan) ,  Kamada Kentaro (Dept. Ocean Technol., Policy, and Environ., University of Tokyo, 5-1-5 Kashiwanoha, Kashiwa, Japan) ,  Fukumoto Ayako (Dept. Ocean Technol., Policy, and Environ., University of Tokyo, 5-1-5 Kashiwanoha, Kashiwa, Japan) ,  Nakashima Takuya (Dept. Ocean Technol., Policy, and Environ., University of Tokyo, 5-1-5 Kashiwanoha, Kashiwa, Japan) ,  Tao Yu (Dept. Ocean Technol., Policy, and Environ., University of Tokyo, 5-1-5 Kashiwanoha, Kashiwa, Japan) ,  Oyama Hiroyuki (Dept. Ocean Technol., Policy, and Environ., University of Tokyo, 5-1-5 Kashiwanoha, Kashiwa, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： Techno-Ocean  ページ： 454-459  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 炭素捕獲および貯蔵(CCS)は,地球温暖化に対する潜在的に有効な対策である。ガスハイドレートのシール効果を用いた深部塩水帯水層におけるCO_2貯蔵は,今日では大きな関心事である,海底砂堆積物におけるCO_2貯蔵の大容量とCO_2漏れの低リスクに起因した。この方法では,漏洩CO_2は高圧低温下の海底砂堆積物へ上昇し,形成する水和物への安定なCO_2を可能にした。この選択肢を検討するために,一連の数値モデルは貯留層スケールと微視的スケールの両方における気液二相流の条件下の砂堆積物におけるCO_2移動と水和物生成を予測するために,本研究で提案した。本研究はまた,水和物は,多孔質媒体の細孔内に形成される知っておきたいと水和物形成に起因する透水性の減少の機構を明らかにするツールを提供することができる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *海底 ,  炭素 ,  透水性 ,  *海底地質 ,  気液二相流 ,  堆積物 ,  水和物 ,  *予測モデル ,  地球温暖化 ,  細孔 ,  高圧 ,  ガスハイドレート
準シソーラス用語： 多孔質媒体 ,  貯留層 ,  数値モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 環境問題  (SA01020V) ,  土木地質学・水文地質学一般  (DE09080K) ,  エネルギー政策・エネルギー制度  (LA01040K) ,  計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (5件)： 海底地質 ,  CCS ,  環境影響評価技術 ,  予測モデル ,  展望