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Enregistrement W1981762096 · doi:10.2118/2007-179

Effects of Porosity and Material Fluctuations on Gas Transport and Sorption Kinetics in Coalbeds

2007· article· en· W1981762096 sur OpenAlexafffund
Ebrahim Fathi, I. Yücel Akkutlu, L.B. Cunha

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCoal Properties and Utilization
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSorptionPorosityKineticsMaterials scienceEnvironmental scienceComposite materialChemistryAdsorptionPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Natural gas transport and storage in coal is important for accurate predictions of production rates from coalbeds. Recent investigations based on nondestructive imaging have shown that coals are complex materials exhibiting nonuniform pore structure. Standard approach to describe gas/coal interactions is deterministic and neglects the effects of local spatial heterogeneities in material content and porosity. In this work, adopting a weak-noise approximation, these heterogeneity effects on diffusive gas transport are investigated using a statistical approach in the presence of non-equilibrium (kinetic) gas sorption with random partition coefficient. It is found that the gas-coal system behaves distinctively in the presence of kinetics and that the coal matrix heterogeneities generate multiplicative non-trivial effects on transport. Consequently, average gas concentration field is significantly different than the one obtained using an equivalent yet purely deterministic (i.e., homogeneous) approach. Using fractional gas recovery curves, the results are shown for coals exhibiting Gaussian porosity distributions with varying correlation length scales. A new upscaled deterministic gas mass balance is proposed. The work is a unique approach for understanding coalbed environment and development of sound numerical gas production/storage models. Introduction Coal is a mixture of various minerals and organic material exhibiting an intricate pore network. Variations in its material properties (e.g., rank and maceral content) add to its structurally complex nature and influence its gas retention (sorption) capacity. Much work has been carried out in understanding the pore structure of coal. Characteristically, coalbeds are dual-porosity environments with a network of fractures imbedded within a porous matrix. The coal matrix often exhibits a multi-scale heterogeneity with pores varying in size from micrometer (macro- and mesopores) to angstrom (micro- and submicropores). The gas sorption capacity of coal tends to increase with the volume of small-scale pores displaying significantly large specific surface area. Coal matrices have traditionally been considered as a porous material with a network of interconnected macropores, (Bond, 1956, Bhatia, 1987). According to this viewpoint, natural gas migration in and production from coalbeds have similarities to production from conventional naturally fractured reservoirs. This viewpoint, however, has been disputed by Larsen and Wernett (1988) suggesting that the macropores may not necessarily be connected; therefore, the gas molecules are anticipated to reach the macropores and fractures only by diffusive transport through the microporous solid material. Walker and Mahajan (1993) and Siemons et al. (2007) provided further experimental evidence of diffusive gas transport in the coal micropores. Efforts also have been put forth to identify relationships between the matrix pore structure and its material content. Although these investigations have generally been qualitative, it is shown that the coal porosity is somewhat related to its material properties (White et al. 2005). Typically, porosity has a tendency to decrease as the coal rank, i.e., thermal maturity, increases from lignite to bituminous and anthracite. Gan et al. (1972) observed that porosity is primarily dominated by the macropores in lower rank coals. The influence of maceral, i.e., organic, composition on porosity has also been considered by several groups.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,773
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,184 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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