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Enregistrement W2551855500 · doi:10.2118/183360-ms

Coal Bed Methane - Unconventional Gas Becomes an Optimised Solution

2016· article· en· W2551855500 sur OpenAlexaboutno aff
Nick Amott, Paul Garlick, Paul Andrews, Steven van Wagensveld

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnconventional oilTight gasNatural gasCoalHydraulic fracturingPetroleum engineeringEnvironmental scienceProduction (economics)MethaneShale gasCoal miningCoalbed methaneWaste managementOil shaleEngineeringChemistryEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Tight gas resources as exemplified by the dramatic increase in production in the USA and being aggressively developed worldwide, have analogues with Coal Bed Methane (CBM). CBM (sometimes known as Coal Seam Gas) is an unconventional resource where gas is adsorbed within the solid matrix of a coal seam. CBM projects are characterised by large, complex and repetitive gathering system infrastructure which are similar to the general traits of tight gas production systems, especially those associated with fracturing well stimulation techniques. CBM has been utilised as a source of natural gas for decades, predominantly in the USA, Canada and Australia. However, the majority of the worlds’ 143 trillion cubic metres of Coal Bed Methane remain untapped. To date, the more favourable economics of conventional gas reserves extraction and the recent burgeoning shale gas resource in the USA has limited CBM exploitation. However, increasing demand for gas in eastern markets has led to renewed interest and investment in CBM development. This paper presents a "primer" for CBM covering the resources, extraction methods, gas characterisation and environmental considerations; including co-production of water and land management issues due to the thousands of wells required for a development. The collected gas is usually compressed, dehydrated and exported as sales gas, and provides an excellent feedstock for LNG production. Unlike conventional gas production, the gas and water production rates from an individual CBM well cannot be known until the well is completed (and in the case of tight gas, fractured), so CBM/tight gas projects present design engineers with technical challenges in terms of optimisation, equipment sizing and modularisation. The geographically distributed, capital intensive nature of CBM projects also places great focus on cost and scope optimisation by operating companies and design contractors. An introduction to CBM production and facilities design is presented in this paper, together with discussion of an innovative, patent pending method of modelling gas and water gathering system networks, using Monte Carlo analysis and a genetic algorithm for cost optimisation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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