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Enregistrement W3116223619 · doi:10.1021/acs.energyfuels.0c02468

Relationship between Hydrocarbon Gas Generation and Kerogen Structural Evolution Revealed by Closed System Pyrolysis and Quantitative Py-GC Analysis of a Type II Kerogen

2020· article· en· W3116223619 sur OpenAlexaff
Yijun Zheng, Chunqing Jiang, Yuhong Liao

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensGeological Survey of Canada
Organismes subventionnairesState Key Laboratory of Organic GeochemistryMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésKerogenHydrocarbonPyrolysisChemistryMaturity (psychological)Aromatic hydrocarbonGas chromatographyOrganic matterSource rockMineralogyAnalytical Chemistry (journal)Organic chemistryGeologyChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kerogen can release both liquid and gaseous hydrocarbons during thermal maturation. In this study, the maturation and hydrocarbon generation of a low-maturity type II kerogen were simulated via temperature-programmed gold tube closed system (GTCS) pyrolysis at two different heating rates. In addition to the yields of C 1 –C 5 gaseous hydrocarbons, H/C atomic ratios and δ 13 C values were also obtained on the kerogen residues from GTCS pyrolyses. The remaining C 1 –C 5 gaseous hydrocarbon and C 6 + liquid hydrocarbon generation potentials in both the original kerogen and the kerogen residues of various thermal maturities were determined by quantitative flash pyrolysis-gas chromatography (Py-GC) and were used to estimate the loss of aliphatic carbons in artificially matured kerogens compared with that in the original kerogen. The yields of C 1 –C 5 gaseous hydrocarbons from GTCS pyrolysis were compared with the lost amount of C 1 –C 5 gaseous hydrocarbon potentials within the kerogen structure at the same maturities. The results indicate that the H/C atomic ratios of kerogen residues decreased and the δ 13 C values of kerogen residues became progressively heavier (i.e., being enriched in 13 C) with increasing maturity in the oil generation window (OGW) but with δ 13 C becoming slightly lighter above the calculated R o (Calcd R o, namely, Easy R o or equivalent vitrinite reflectance) of 2.5%. It is worth noting that, in the OGW, the yields of C 1 –C 5 gaseous hydrocarbons from GTCS pyrolyses were significantly lower than the amounts of lost C 1 –C 5 potentials indicated by Py-GC. We speculate that hydrocarbon gases generated in OGW may either be partially adsorbed within kerogen and dissolved in oil or participate in the thermal degradation of kerogen during GTCS pyrolyses, resulting in lower yields of C 1 –C 5 gaseous hydrocarbons than the decrease in kerogen C 1 –C 5 potentials. The Py-GC results of kerogen residues also show that the rates of loss for C 1, C 2, and C 3 hydrocarbons are about 92%, 98%, and 99%, respectively, at 1.3% Calcd R o . This indicates that most of the C 2 + alkyl side chains can be cleaved from the kerogen structure within OGW. In comparison, at a Calcd R o of 1.3%, the formation rate of methane (C 1 ) from GTCS pyrolysis of kerogen at a heating rate of 2 °C/h only amounted to about 32%. The results from this study appear to suggest that, in GTCS pyrolysis, most C 1 generated from type II kerogen at the overmature stage cannot be attributed to primary kerogen cracking but to gradual secondary cracking of hydrocarbons with high molecular weights.

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 seuil0,002

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,212 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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