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Enregistrement W2737918899 · doi:10.1088/1755-1315/76/1/012008

Computational Studies for Underground Coal Gasification (UCG) Process

2017· article· en· W2737918899 sur OpenAlexfundno aff
Dipankar Chatterjee

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining and Gasification Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIndian Institute of Technology BombayUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Mots-clésUnderground coal gasificationProcess (computing)CoalPetroleum engineeringProcess engineeringCoal gasificationComputational fluid dynamicsCoal miningFlow (mathematics)Environmental scienceComputer scienceEngineeringWaste managementMechanicsAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Underground coal gasification (UCG) is a well proven technology in order to access the coal lying either too deep underground, or is otherwise too costly to be extracted using the conventional mining methods. UCG product gas is commonly used as a chemical feedstock or as fuel for power generation. During the UCG process, a cavity is formed in the coal seam during its conversion to gaseous products. The cavity grows in a three-dimensional fashion as the gasification proceeds. The UCG process is indeed a result of several complex interactions of various geo-thermo-mechanical processes such as the fluid flow, heat and mass transfer, chemical reactions, water influx, thermo-mechanical failure, and other geological aspects. The rate of the growth of this cavity and its shape will have a significant impact on the gas flow patterns, chemical kinetics, temperature distributions, and finally the quality of the product gas. It has been observed that there is insufficient information available in the literature to provide clear insight into these issues. It leaves us with a great opportunity to investigate and explore the UCG process, both from the experimental as well as theoretical perspectives. In the development and exploration of new research, experiment is undoubtedly very important. However, due to the excessive cost involvement with experimentation it is not always recommended for the complicated process like UCG. Recently, with the advent of the high performance computational facilities it is quite possible to make alternative experimentation numerically of many physically involved problems using certain computational tools like CFD (computational fluid dynamics). In order to gain a comprehensive understanding of the underlying physical phenomena, modeling strategies have frequently been utilized for the UCG process. Keeping in view the above, the various modeling strategies commonly deployed for carrying out mathematical modeling of UCG process are described here in a concise manner. The available strategies are categorized in several groups and their salient features are discussed in order to have a good understanding of the underlying physical phenomena. This would likely to be a valuable documentation in order to understand the physical process of UCG and will pave to formulate new and involved modeling and simulation techniques for computationally modeling the UCG process.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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