Simulation of CO<sub>2</sub> Injection into Fractured Coal Samples
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Coal bed formation is widely considered a potential reservoir for CO 2 geological storage. The injection of CO 2 into coalbed formations is beneficial for reducing the CO 2 concentration in the atmosphere and enhancing the recovery of coalbed methane, which is a clean fuel. Natural coal mass is a complex system comprising fractures and matrixes. However, fluid transportation in this system is complicated, and its study is challenging. In this study, a dual-permeability model is established to investigate gas transportation and storage in the coal mass during CO 2 injection. Furthermore, the fluid transportation in the fracture and the matrix are studied, along with the mass transfer between them. The fully-coupled multiphysics model is solved using the finite element method. Besides, experiments on CO 2 injection and storage in the large fractured coal sample are performed using a special apparatus designed by the Taiyuan University of Technology (TUT). Furthermore, the results of the laboratory experiments and those of the numerical simulation are compared, and the model is confirmed to have high reliability. The simulation results demonstrate that the gas transportation in the fracture is much faster than that in the matrix. The pressure difference and the mass transfer between the fracture and the matrix are the primary causes of pressure increase in the matrix. However, there is a time delay between the change in pressure difference and the mass transfer. During the gas injection process, the evolution of permeability is obvious because of a decrease in effective stress. Furthermore, various cases are simulated to explore the influence of matrix permeability on the results. The results show that higher matrix permeability triggers more mass transfer and that it takes less time to complete CO 2 storage. The enhancement of coal matrix permeability can promote CO 2 flow rate in the coalbed mass and improve CO 2 injection efficiency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».