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Enregistrement W3160541562 · doi:10.1021/acsomega.0c04606

Study on the Influence of Shale Storage Space Types on Shale Gas Transport

2021· article· en· W3160541562 sur OpenAlexaff
Qichao Gao, Pingchuan Dong, Chang Liu

Notice bibliographique

RevueACS Omega · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésOil shalePetroleum engineeringOrganic matterChemistryGeologyEngineeringWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shale gas is an important unconventional natural gas resource. Studying the microstructure of shale and the gas transport law is of great significance for the development of shale gas. This paper uses the field emission scanning electron microscope to observe shale samples of the BC shale gas reservoirs in southern China. It is found that there are three types of storage spaces on the micro-nano-scale of shale samples. The storage space can be distributed either in pure organic matter or pure inorganic matter or in both organic matter and inorganic matter. They are called organic storage space, inorganic storage space, and mixed storage space of organic matter and inorganic matter, respectively. According to these types of storage spaces, an ideal conceptual model that reflects various types of storage spaces has been researched and established on the micro-nano-scale. At the same time, the transport mechanisms of slip, diffusion, adsorption, and coupling have been considered, and shale mixed storage space has also been considered in particular. On this basis, a comprehensive equation that can simulate the transport of shale gas in various types of storage spaces is derived. The equation also introduces the proportional parameters of the organic part, fractal characteristics, and water film of the inorganic part in the mixed storage space. Researchers can adjust this parameter to simulate shale gas transportation in different types of storage spaces and then use the finite element method to solve it numerically. This paper analyzes the influence of shale reservoir space types on shale gas transport. The larger the proportion of organic components in the mixed pores, the better the gas transport. The rough fractal dimension of the pores also affects the gas transport. However, when the pore diameter is less than 300 nm, the rough fractal dimension of the pores has a negligible influence on gas transport. For the water film on the inorganic wall surface of mixed pores, the gas transport of the macropore is more sensitive to the change in water film thickness.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,913
Score d'incertitude au seuil0,290

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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