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Enregistrement W1977941506 · doi:10.2118/2008-141

Modelling the Miscible Displacement in CO-ECBM Using the Convection-Dispersion with Adsorption Model

2008· article· en· W1977941506 sur OpenAlexafffundabout
Ruichang Guo, Apostolos Kantzas

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat and Mass Transfer in Porous Media
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsPorous Media Laboratory
Mots-clésDispersion (optics)Displacement (psychology)AdsorptionMaterials scienceConvectionThermodynamicsChemistryOpticsPhysicsPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The convection-dispersion model with adsorption has been used successfully to evaluate adsorption of foam-forming surfactants from core flooding experiments in enhanced oil recovery applications. Mechanisms that determine the transport of CO2 gas through coal in CO2-ECBM include convection, dispersion and adsorption. This work attempts to model the CO2-ECBM process utilizing the convection-dispersion model with adsorption. A laboratory experiment was conducted to simulate the CH4 miscible displacement by CO2 gas using a coal core sample from Alberta Mannville Formation. The effluent gas compositions were monitored by gas chromatography. The transport equation for dispersion and adsorption of CO2 in coal, considering Langmuir equilibrium adsorption was solved numerically. The results show that the transport of CO2 in coal resulting from dispersion and adsorption can be modeled successfully. The effects of various properties and process parameters such as porosity, Peclet number, injection gas pressure, and Langmuir parameters on gas adsorption and CO2 breakthrough were also investigated and discussed. Introduction Adsorption during flow through porous media is of interest in a number of disciplines, such as adsorptive separation processes, chromatography, soil science, and improved oil recovery. A large number of references on the subject exist(1). Miscible displacement and dispersion coupled with adsorption phenomena therefore occur in many important fields of technology, including petroleum reservoir engineering. Mechanisms that determine the transport of the displacing fluid through a porous medium include convection, dispersion and adsorption. The convection-dispersion model with adsorption has been used successfully to evaluate adsorption of a number of foam-forming surfactants from core flooding experiments in enhanced oil recovery applications(2, 3, 4). The adsorption of polymer and surfactant solutions on porous rocks is complicated by the physiochemical properties of the solutions and rocks andby the nature of the pore structure of the rock matrix. In CBM industry, reservoir modeling and simulation is essential to predict the gas recovery. The transport of CO2 gas through coalbed in CO2-ECBM process is a typical miscible displacement. In commercial CBM simulators, this process is commonly modeled by multi-component adsorption/diffusion in coal matrix with multi-phase Darcy flow in cleat system (i.e. GEM by Computer Modeling Group). This work attempts to utilize the convection-dispersion model with adsorption to model the behavior of CO2 gas flow in CO2-ECBM process and at the same time to investigate the effects of the various properties and process parameters numerically. CO2-ECBM Experiment Sample Preparation The laboratory CO2-ECBM process has been conducted by a core-flood experiment. The coal sample is a Deal Bruce core plug mined from the Manville formation in Alberta. Table 1 lists the major important characteristics of the coal sample. Prior to starting the experiments; the coal core sample was kept in a moisture chamber (25 °C, 30 mmHg) over saturated K2SO4, to simulate reservoir conditions. Proximate analysis was carried out on crushed coal sub-samples to determine moisture (ASTM D3173), ash (ASTM D3174), and volatile matter (ASTM D3175) contents(5). According to the coal rank characterization, the rank of this piece of coal is sub-bituminous B indicated byits 0.47% vitrinite reflectan

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,195 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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