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Enregistrement W3157137927 · doi:10.3390/en14092651

History, Geology, In Situ Stress Pattern, Gas Content and Permeability of Coal Seam Gas Basins in Australia: A Review

2021· review· en· W3157137927 sur OpenAlexaff
Alireza Salmachi, Mojtaba Rajabi, Carmine C. Wainman, Steven Mackie, Peter J. McCabe, Bronwyn A. Camac, Christopher R. Clarkson

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCoal Properties and Utilization
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyCoalbed methaneCoalStructural basinBoreholeCoal miningPermeability (electromagnetism)Hydraulic fracturingNatural gasHydrogeologyMining engineeringLiquefied natural gasPetroleum engineeringPaleontologyGeotechnical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coal seam gas (CSG), also known as coalbed methane (CBM), is an important source of gas supply to the liquefied natural gas (LNG) exporting facilities in eastern Australia and to the Australian domestic market. In late 2018, Australia became the largest exporter of LNG in the world. 29% of the country’s LNG nameplate capacity is in three east coast facilities that are supplied primarily by coal seam gas. Six geological basins including Bowen, Sydney, Gunnedah, Surat, Cooper and Gloucester host the majority of CSG resources in Australia. The Bowen and Surat basins contain an estimated 40Tcf of CSG whereas other basins contain relatively minor accumulations. In the Cooper Basin of South Australia, thick and laterally extensive Permian deep coal seams (>2 km) are currently underdeveloped resources. Since 2013, gas production exclusively from deep coal seams has been tested as a single add-on fracture stimulation in vertical well completions across the Cooper Basin. The rates and reserves achieved since 2013 demonstrate a robust statistical distribution (>130 hydraulic fracture stages), the mean of which, is economically viable. The geological characteristics including coal rank, thickness and hydrogeology as well as the present-day stress pattern create favourable conditions for CSG production. Detailed analyses of high-resolution borehole image log data reveal that there are major perturbations in maximum horizontal stress (SHmax) orientation, both spatially and with depth in Australian CSG basins, which is critical in hydraulic fracture stimulation and geomechanical modelling. Within a basin, significant variability in gas content and permeability may be observed with depth. The major reasons for such variabilities are coal rank, sealing capacity of overlying formations, measurement methods, thermal effects of magmatic intrusions, geological structures and stress regime. Field studies in Australia show permeability may enhance throughout depletion in CSG fields and the functional form of permeability versus reservoir pressure is exponential, consistent with observations in North American CSG fields.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations73
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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