Secondary Porosity and Permeability of Coal vs. Gas Composition and Pressure
Notice bibliographique
Résumé
Summary We have been investigating the sequestration of atmospheric pollutants by injection into coal seams while at the same time enhancing hydrocarbon productivity by displacement of methane with pollutants. Our effort is one of several field-based research efforts into CO2 storage in coal seams that are currently operating in Canada (Mavor et al. 2004), China (Robinson et al. 2004), Japan (Nago and Komaki 2004), and Poland (Van Bergen et al. 2004). During the course of our field measurements, we have been using single-well injection, soak, and production tests to collect data required to understand and predict enhanced coalbed methane (ECBM) recovery potential and sequestration capacity. We found that changing the composition of the gas sorbed into the coal changes the porosity and permeability of the coal natural-fracture system owing to gas-content changes, which cause matrix swelling or shrinkage due to relative adsorption of different gases. We collected sufficient information to develop a method for predicting the permeability and porosity of a coalbed as a function of the secondary porosity system (SPS) pressure and the gas content and composition of the primary porosity system (PPS). The method uses data from injection/falloff tests with water and/or a weaker adsorbing gas (WAG) than CH4 and a stronger adsorbing gas (SAG) than CH4. Estimates of effective permeability to gas and water obtained from these tests are used with an iterative computation procedure subject to constraints to solve for equivalent SPS porosity and absolute permeability at atmospheric pressure. Once calibrated, the model can be used to predict a coalbed's permeability and porosity as a function of injection pressure and injected-fluid composition, which in turn are used to predict injection performance. The model is applicable to production forecasts to account for SPS permeability and porosity changes as reservoir pressure declines with changes in gas composition. This paper describes the new model and discusses well-test procedures to obtain the data required for model calibration. Also included are coal property estimates resulting from Alberta Medicine River (Manville) coal core and test data and an example model calibration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».