Lab-on-a-chip insights: advancing subsurface flow applications in carbon management and hydrogen storage.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Microfluidic methods offer pore-scale insights for CCUS and hydrogen storage researchers.

持続可能なエネルギーへの移行は、気候変動の影響を緩和するために極めて重要であり、水素および炭素の貯留・利用技術が重要な役割を果たしている。本レビューでは、二酸化炭素回収・利用・貯留（CCUS）、原油増進回収（EOR）、および地下水素貯留（UHS）における地下流体力学を進展させる上で、マイクロ流体技術が果たす不可欠かつ有用な役割を強調する。特に、マイクロ流体プラットフォームは、孔隙スケールでの流体-流体および流体-固体相互作用の明確かつ洞察に富む可視化を提供し、様々な地質構造におけるCO2貯留、水素貯留、および原油置換のプロセスを理解し、さらに最適化するために不可欠である。まず、地下条件を正確に模倣するラボオンチップデバイスの開発について議論し、これにより粘性フィンガリング、毛管捕捉、CCUSおよびEORプロセス中の相挙動、ならびに水素貯留サイクルに特有のヒステリシス効果を含む複雑な現象の詳細な研究が可能になることを示す。また、原油増進回収におけるCO2ガスおよびフォームの動態と、純水素ガス貯留に関連する問題を緩和するための水素フォームの革新的利用についても議論する。高度なイメージング、分光技術、および機械学習（ML）とマイクロ流体実験との統合は、我々の理解を深め、CCUS、EOR、およびUHSアプリケーションにおける予測能力と運用最適化への新たな道を開いた。さらに、マイクロ流体応用に関する継続的研究の緊急の必要性を強調する。例えば、最先端のMLを組み込んでマイクロ流体実験とパラメータを最適化すること、および好ましい微生物活動とH2フォームにおける反応抑制を通じたUHSの強化であり、貯留戦略の精緻化と、持続可能なエネルギー未来に向けたこれらの技術の全可能性の活用を目指す。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

The transition to sustainable energy is crucial for mitigating climate change impacts, with hydrogen and carbon storage and utilization technologies playing pivotal roles. This review highlights the integral and useful role of microfluidic technologies in advancing subsurface fluid dynamics for carbon capture, utilization, and storage (CCUS), enhanced oil recovery (EOR), and underground hydrogen storage (UHS). In particular, microfluidic platforms provide clear and insightful visualization of fluid-fluid and fluid-solid interactions at the pore scale, crucial for understanding and further optimizing processes for CO2 sequestration, hydrogen storage, and oil displacement in various geological formations. We first discuss the development of lab-on-a-chip devices that accurately mimic subsurface conditions, allowing detailed studies of complex phenomena including viscous fingering, capillary trapping, phase behavior during CCUS and EOR processes, and the hysteresis effects unique to hydrogen storage cycles. We also discuss the dynamics of CO2 gas and foam in enhancing oil recovery and the innovative use of hydrogen foam to mitigate issues associated with pure hydrogen gas storage. The integration of advanced imaging, spectroscopic techniques, and machine learning (ML) with microfluidic experiments has enriched our understanding and opened new pathways for predictive capabilities and operational optimization in CCUS, EOR, and UHS applications. We further emphasize the critical need for continued research into microfluidic applications, e.g., incorporating state-of-the-art ML to optimize microfluidic experiments and parameters, and UHS enhancement through favorable microbial activities and suppression of reactions in H2 foam, aiming at refining storage strategies and exploiting the full potential of these technologies towards a sustainable energy future.

• semanticscholar https://doi.org/10.1039/d5lc00428dfirst seen 2026-05-05 23:48:27 · last seen 2026-08-15 05:27:54