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Enregistrement W2108955118 · doi:10.2118/90255-pa

Secondary Porosity and Permeability of Coal vs. Gas Composition and Pressure

2006· article· en· W2108955118 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueSPE Reservoir Evaluation & Engineering · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCoal Properties and Utilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPorosityCoalbed methaneCoalMethanePermeability (electromagnetism)Natural gasShrinkagePetroleum engineeringGas compositionEnhanced coal bed methane recoveryHydraulic fracturingEnvironmental scienceCoal miningMineralogyGeologySoil scienceGeotechnical engineeringChemistryMaterials scienceWaste managementComposite materialEngineeringThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,495

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,208 · 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