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Enregistrement W3159772536 · doi:10.1021/acs.energyfuels.1c00357

Comprehensive Review about Methane Adsorption in Shale Nanoporous Media

2021· article· en· W3159772536 sur OpenAlexaff
Wanying Pang, Yingnan Wang, Zhehui Jin

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMethaneAdsorptionOil shaleNanoporousChemical engineeringMaterials scienceCharacterization (materials science)Specific surface areaCarbon fibersMineralogyEnvironmental scienceNanotechnologyGeologyChemistryComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shale/tight gas plays an increasingly important role to meet the growing global energy demand and reduce carbon emissions. Unlike conventional reservoirs, shale formations are subject to rock heterogeneity and have pore size distributions ranging from sub-1 nm to a few micrometers. Thanks to the large number of nanosized pores, adsorbed methane capacity plays a dominant role in total shale gas-in-place. Methane adsorption behaviors can vary drastically in micropores and mesopores, and rock surface type may also greatly affect its adsorption. In this review, we provide a systematic discussion on measurements of shale rock properties including rock compositions and pore structures such as specific surface area (SSA) and pore size distribution (PSD), which are important parameters for methane adsorption in shale nanoporous media. We also provide in-depth discussions on experimental measurements on methane (excess) adsorption in shale nanoporous media, methane adsorption behavior characterization based on molecular simulations, and various excess-adsorption-to-absolute-adsorption conversion methods. We pay particular attention to the assumptions and working mechanisms proposed in various interpretation methods which are embedded in pore structures (SSA and PSD) and absolute adsorption characterizations. In the end, we summarize the key challenges in the methane adsorption characterization in shale media.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,581
Score d'incertitude au seuil0,788

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,221 · 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.

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

Citations77
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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