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Enregistrement W1993542321 · doi:10.2118/114778-pa

Predicting Sorption-Induced Strain and Permeability Increase With Depletion for Coalbed-Methane Reservoirs

2009· article· en· W1993542321 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSPE Journal · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCoal Properties and Utilization
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationZhejiang UniversityOklahoma State University
Mots-clésCoalbed methaneSorptionPermeability (electromagnetism)MethanePetroleum engineeringShrinkageAdsorptionCoalMaterials scienceThermodynamicsGeotechnical engineeringChemistryGeologyCoal miningComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary It is well known that absolute permeability changes occur in coalbed methane (CBM) reservoirs during primary depletion or enhanced recovery/CO2 sequestration operations. Sorption-induced strain in CBM reservoirs, also known as matrix shrinkage or swelling, may dominate permeability changes at low pressures, as is the case for CBM wells undergoing primary depletion in the Fruitland coal fairway of the San Juan basin. Several analytical models have been developed to predict changes in coal permeability as a function of stress and sorption. Most models, however, utilize an empirical method for estimating sorption-induced strain. Recently, a theoretical model for sorption-induced strain was developed and applied to single-component adsorption/strain experimental data. The new model was developed from basic thermodynamic principles and is more predictive than the empirically based approaches. In this paper, the theoretical model is expanded to incorporate multicomponent adsorption models that are more rigorous, and sometimes more accurate, than the commonly applied extended Langmuir (EL) equation. This improves predictions of multicomponent gas sorption-induced strain, as demonstrated by comparison to experimental data. The new sorption-induced strain model is then used to calculate the sorptionstrain component of the popular Palmer and Mansoori (P&M) equation, which, in turn, can be used to model permeability changes during both primary (single- or multicomponent gas) and enhanced recovery operations. Finally, the coupled sorption-strain/permeability model, incorporated into an analytical simulator, is used to predict and match permeability growth in a producing CBM well in the Fruitland coal fairway, which has a binary (CH4 + CO2) sorbed/produced gas composition. Matches to field-derived permeability growth using the new model are accurate but nonunique because of the lack of available data, particularly rock mechanical properties. Given the availability of rock mechanics and adsorption isotherm data, the rigorous thermodynamic basis of the new model should allow for more accurate predictions of coalbed permeability changes, but further testing is required.

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.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,643
Score d'incertitude au seuil0,274

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,214 · 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