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Enregistrement W2902839623 · doi:10.1021/acs.energyfuels.8b02782

Potential and Constraints of Biogenic Methane Generation from Coals and Mudstones from Huaibei Coalfield, Eastern China

2018· article· en· W2902839623 sur OpenAlexaff
Yuan Bao, Yiwen Ju, Haiping Huang, Juanli Yun, Chen Guo

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesXi'an University of Science and TechnologyChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCoalbed methaneMethaneGeologyCoalMethanobacteriumOrganic matterGeochemistryEnvironmental chemistryCoal miningChemistryArchaeaPaleontologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coalbed methane (CBM) resources formed biogenically and thermogenically have been discovered in the Permian coalbeds of the Huaibei coalfield. Four coals, three mudstones, and five coalbed-produced water samples collected from the Linhuan, Luling, and Haizi coal mines of the Huaibei coalfield were characterized geochemically and biologically to gain an understanding of the biogenic methane generation potential and the microbial communities involved in situ and in coalbed-produced water-enriched samples. The 16S rRNA gene high-throughput sequencing results showed that the archaeal communities from in situ and enriched cultures were dominated by Methanolobus and Methanobacterium species. The organic material of coals and mudstones could be biodegraded under an anaerobic incubation. The maximum biogenic methane generation potentials of coal and mudstones were 98.5 and 72.5 μmol/g within 123 days, respectively. Volatile matter and total organic carbon (TOC) content were the most important internal factors affecting biogenic methane generation from coals and mudstones. The Na-SO4 water type resulted in a low methane generation potential.

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 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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations33
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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