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Enregistrement W2745615969 · doi:10.7122/485492-ms

Coalbed Methane Recovery By Injection of Hot Carbon Dioxide

2017· article· en· W2745615969 sur OpenAlexaffabout
Hon Chung Lau, Chaobin Zhao, Samuel W. Lau

Notice bibliographique

RevueCarbon Management Technology Conference · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoalbed methaneMethaneCoalPetroleum engineeringSupercritical fluidNatural gasCarbon dioxideCarbon sequestrationEnvironmental scienceEnhanced coal bed methane recoveryCoal rankCoal miningDesorptionEnhanced oil recoveryAdsorptionWaste managementGeologyChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A new method of coalbed methane (CBM) recovery is proposed wherein hot carbon dioxide at or near supercritical condition is injected into a CBM reservoir to take advantage of enhanced desorption of methane at elevated temperatures and the preferential adsorption of CO2 on coal surfaces compared to methane. The feasibility of this concept was studied by reservoir simulations using one quarter of an inverted five spot pattern using CO2 and CH4 adsorption isotherms published in the literature. The study compared CBM recovery by pressure depletion, CO2 injection and injection of CO2 that is 10°C hotter than the reservoir temperature. Results show that hot CO2 injection can significantly increase the production rate and recovery factor over and above that achievable by reservoir heating or CO2 injection alone. This new method holds promise for enhanced CBM recovery and also CO2 sequestration, especially for high-rank coals where swelling of coal by CO2 injection is minimized. Preliminary considerations suggest that this method can be economic over a range of CO2 and natural gas price if the CO2 comes from natural sources and the CBM field is located near an existing CO2 pipeline. Alternatively, if the source of CO2 is industrial, this method can be profitable if the cost of CO2 capture is offset by the trading price of CO2 and if the CBM project is located near the CO2 source. Introduction Coalbed methane, also known as coal seam gas, is a significant source of natural gas worldwide, with sizable reserves in the United States, Australia, Russia, Canada and China. In 2015, CBM production in the US was 1.27 Tcf (35.97 Bcm), accounting for 3.9% of all US natural gas production (EIA, 2017). Commercial production of CBM occurs in ten US basins with major production coming from the San Juan, Black Warrior and the Central Appalachian. In 2015, CBM production in Australia was 270 Bcf (7.65 Bcm) accounting for 18% of Australia's total natural gas production (Australian Government, 2016).

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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