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Enregistrement W1972404413 · doi:10.2118/159558-ms

Effect of Multicomponent Adsorption/Desorption Behavior on Gas-In-Place (GIP) Calculations and Estimation of Free and Adsorbed CH4 and CO2 in Shale Gas Systems

2012· article· en· W1972404413 sur OpenAlexaff
Mita Das, Rene Jonk, Rachel T. Schelble

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensImperial Oil (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdsorptionSorptionDesorptionLangmuir adsorption modelOil shaleComponent (thermodynamics)LangmuirPetroleum engineeringSorption isothermShale gasThermodynamicsEnvironmental scienceChemical engineeringMaterials scienceChemistryGeologyPhysical chemistryPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Unconventional shale gas resources have become a major component of the energy mix in North America, with future growth projected globally. The nature of storage and transport of hydrocarbon gas are not yet fully understood in these plays. Adsorption in gas shales is expressed by the Langmuir isotherm, which is the capacity of the rock to adsorb gas at any given temperature. The Langmuir isotherm is generally measured in the laboratory with crushed rock samples. In the presence of CO2 with CH4 in the free gas state, the desorption behavior and measurement becomes more complex. There are significant differences in sorption experimental procedures and results reported by different vendors. This study addresses the challenges in data variability in sorption measurement, the differences in EUR and GIP calculations, including existing limitations on adsorption measurement and reporting techniques. The results and implications of round- robin experiments with four different samples across four vendor laboratories are shown with multi-component adsorption isotherm analysis. The limitations and variations based on vendor data measurement techniques for accurately calculating GIP and EUR in the case of multi-component adsorption are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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