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Enregistrement W2032137395 · doi:10.2118/2008-142

The Stress and Gas Adsorptive Effect on Coal Densities in Laboratory CBM/ECBM Processes

2008· article· en· W2032137395 sur OpenAlexaffabout
Rong Guo, Apostolos Kantzas

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMinerals Flotation and Separation Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStress (linguistics)CoalMaterials scienceEnvironmental scienceWaste managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Density is an important coal property that determines the potential of gas resources in CBM reservoir. This paper aims to investigate coal density and structure variation during primary CBM and CO2-ECBM experiments. A coal core sample from Alberta Mannville formation with the rank of SubB was used to conduct the core flooding experiments covering the stages of inert gas flow, methane production, methane displacement by CO2 and inert gas flow after CO2 desorption. The x-ray CT experiments were carried out parallel to the core flooding experiment to provide x-ray images of coal core saturated with different gases at different stress conditions. The x-ray techniques were used for visualization and mapping of larger fractures and mineral streaks, as well as identification of flow paths. The coal density and density distribution changed with the gas adsorptive capacity and the stress condition were obtained. The results show that net stress, gas adsorption capacity, and the production history are all key factors affecting coal core structure, leading coal density and density distribution variations. Hence, the core flow path, which contributes to the coal permeability, changes with those factors during CBM/ECBM processes. The results from this study provide laboratory coal characterization techniques using x-ray imaging analysis. Introduction Coalbed methane (CBM) is a new energy source and has the potential to contribute a significant portion of Canadian natural gas production. Coal reservoir characterization is one of the important steps to successfully develop CBM reservoirs. Coal seams are heterogeneous in terms of lithotypes and morphologies. This creates a challenge in understanding the subsurface behavior of the coal and injected gas during primary and enhanced gas recovery processes. As an organic rock, coal structure is easily deformed by the net stress imposed on it. Besides, adsorption of gases causes the coal matrix to swell and desorption of gases causes the coal matrix to shrink(1, 2). Therefore, coal experiences many changes in stress conditions uring the production life of the CBM reservoir. Because the network of natural fractures and cleats in a coal determines to a large extent the mechanical properties of the coal. Coal is very soft and has low elastic modulus compared to the rock formation. The stress and time dependent deformation of the coal porous structure is expected to change the behavior of the most important properties of the coal, such as porosity and permeability, which in turn change the reservoir production profiles. Coal physical properties such as density are therefore dynamically changed with the coal structure deformation. Coal bulk densities are highly useful for determination of the ash content of the coal. Because of the excellent correlation between core ash and gas content and the excellent correlation between core ash and open-hole bulk density data, it is possible to accurately estimate the gas content from the high resolution bulk density log data(3). Coal bulk density is also used in the estimation of the total gas content in a given drainage area(4).

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,380
Score d'incertitude au seuil0,991

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,219 · 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
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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