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Enregistrement W2046024882 · doi:10.2118/102915-ms

Magnetic Resonance Imaging of Methane—Carbon Dioxide Hydrate Reactions in Sandstone Pores

2006· article· en· W2046024882 sur OpenAlexaff
A. Graue, Bjørn Kvamme, Bernard A. Baldwin, James Stevens, James Howard, Geir Ersland, Jarle Husebø, D. R. Zornes

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrateMethaneClathrate hydrateCarbon dioxidePorous mediumPorosityChemistryPermeability (electromagnetism)Carbon fibersChemical engineeringMineralogyMaterials scienceOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Formation and growth of methane hydrates in porous sandstone was monitored using Magnetic Resonance Imaging (MRI). A series of 3-D MRI images collected during these experiments illustrated patterns of hydrate growth. Calibrated MRI intensity changes that occured during the hydrate growth correlated with methane gas consumption and gave dynamic and quantitative in-situ information on hydrate formation rate and spatial distribution of the hydrate formed. Gas permeability was measured at various hydrate saturations and during hydrate growth. Experimentally it was verified that methane hydrate in porous sandstone spontaneously converted to CO2 hydrate when exposed to liquid CO2 at high pressure and low temperature. It has experimentally been determined that without heating, an exchange process between CO2 and methane occured allowing the injected CO2 to be stored as hydrate resulting in spontaneous production of methane, with no associated water production. The MRI images provided quantitative information on the methane production rates and amounts of methane released during the CH4-CO2 hydrate exchange reaction. Thermodynamic simulations based on Phase Field theory supported the measured results and predicted similar methane production rates observed in several reproduced experiments.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,829
Score d'incertitude au seuil0,546

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations25
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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