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Enregistrement W2608940261 · doi:10.1002/2016jb013503

Physical mechanisms for multiphase flow associated with hydrate formation

2017· article· en· W2608940261 sur OpenAlexaff
Javad Behseresht, Steven L. Bryant

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Solid Earth · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesDepartment of Mechanical Engineering, University of Texas at AustinU.S. Department of Energy
Mots-clésClathrate hydrateHydrateSaturation (graph theory)GeologyCapillary pressureMethanePetrologyMineralogyGeotechnical engineeringChemistryPorous mediumPorosity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Many Arctic hydrate reservoirs such as those of the Prudhoe Bay and Kuparuk River area on the Alaska North Slope (ANS) are believed originally to be natural gas accumulations converted to hydrate accumulations after being placed in the gas hydrate stability zone (GHSZ) in response to ancient climate cooling. In this work, the implications of a previously described mechanistic model for the transport of gaseous and aqueous phases are studied using a transient 1‐D transport model during the conversion of a gas reservoir to a hydrate reservoir. The mechanistic model predicts/explains the vertical profile of hydrate saturation in “converted free gas” hydrate reservoirs. The initial gas phase saturation with depth is estimated from the profile of capillary entry pressure, which is estimated from grain size distributions measured in cores. The gas accumulation is assumed to be disconnected from its original source so that methane transport occurs only within it. As the base of the GHSZ descends through the sediment, hydrate forms within the GHSZ. The net volume reduction associated with hydrate formation creates a “sink” which drives flow of gaseous and aqueous phases to the hydrate formation zone. Mechanisms by which this fluid movement could have occurred are analyzed. Flow driven by saturation gradients plays a key role in creating reservoirs of large hydrate saturations, as observed in Mount Elbert stratigraphic test well in the Milne Point Unit of Alaska North Slope (ANS). Viscous‐dominated pressure‐driven flow of gaseous and aqueous phases cannot explain large hydrate saturations originated from large‐saturation gas accumulations. The mode of hydrate formation for a wide range of rate of hydrate formation, the rate of descent of the base of GHSZ, and host sediment characteristics are analyzed and characterized based on dimensionless groups. The proposed transport model is also consistent with field data from hydrate‐bearing sand units in Mount Elbert well. Results show that not only the petrophysical properties of the host sediment but also the rate of hydrate formation and the rate of temperature cooling at the surface contribute greatly to the final hydrate saturation profiles.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,301 · 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'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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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