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Enregistrement W2019833823 · doi:10.3390/en7042148

Sensitivity Analysis of Parameters Governing the Recovery of Methane from Natural Gas Hydrate Reservoirs

2014· article· en· W2019833823 sur OpenAlexaff
Carlos Giraldo, Jens Klump, Matthew A. Clarke, Judith M. Schicks

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensUniversity of CalgaryShell (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMethaneNatural gasHydrateCabin pressurizationClathrate hydratePetroleum engineeringPermeability (electromagnetism)PorosityChemistryEnvironmental scienceThermodynamicsGeologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Naturally occurring gas hydrates are regarded as an important future source of energy and considerable efforts are currently being invested to develop methods for an economically viable recovery of this resource. The recovery of natural gas from gas hydrate deposits has been studied by a number of researchers. Depressurization of the reservoir is seen as a favorable method because of its relatively low energy requirements. While lowering the pressure in the production well seems to be a straight forward approach to destabilize methane hydrates, the intrinsic kinetics of CH4-hydrate decomposition and fluid flow lead to complex processes of mass and heat transfer within the deposit. In order to develop a better understanding of the processes and conditions governing the production of methane from methane hydrates it is necessary to study the sensitivity of gas production to the effects of factors such as pressure, temperature, thermal conductivity, permeability, porosity on methane recovery from naturally occurring gas hydrates. A simplified model is the base for an ensemble of reservoir simulations to study which parameters govern productivity and how these factors might interact.

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)0,007
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations22
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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