Development of Coalbed Methane in Australia: Unique Approaches and Tools
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Coalbed Methane (CBM), also known as Coal Seam Gas (CSG) or Coal Seam Methane (CSM) in Australia is fast becoming a significant contributor to the country's energy needs. The potential coal seams for methane production in Australia are found in coal zones that are Jurassic to Permian in age with coal ranks ranging from sub-bituminous to low volatile bituminous coals. Many Australian coal seams contain high volumes of methane gas upto 25 m3 per tonne. Australia began producing CBM in 1988 but it was not until 1996 when the commercial CBM production started in the state of Queensland. Australia has total CBM reserves of about 300 to 500 Tcf (8.6 to 14.3 trillion m3). With the total amount of CBM in-place reserves worldwide estimated to be between 3,500 and 95,000 Tcf (100 and 272 trillion m3), CBM is considered one of the world's largest sources of fossil fuel. In the United States, the total CBM in-place reserves are estimated at 749 Tcf (21.4 trillion m3), and CBM now represents almost 10% of its domestic natural gas production. Canada has just begun producing gas from CBM reservoirs and its estimated in-place CBM reserves are about 1,300 Tcf (37 trillion m3). In Australia, as CBM is seen as a clean and pipeline-quality energy, it is rapidly developing. Along with the large CBM resource, the main drivers for this move are the continuously reducing cost of coal seam gas production, and the depleting conventional energy resources. A number of sophisticated CBM reservoir simulation and exploitation tools have been developed by the University of New South Wales and CSIRO to simulate the conventional CBM production as well as the CBM recovery using multi-component gases. In the field, Australia looks toward enhancing CBM recovery by injecting nitrogen and or carbon dioxide to increase CBM extraction. This paper will focus on how Australia is maximizing its CBM production.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».