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Enregistrement W4220913205 · doi:10.3390/en15072548

Predicting Adsorption of Methane and Carbon Dioxide Mixture in Shale Using Simplified Local-Density Model: Implications for Enhanced Gas Recovery and Carbon Dioxide Sequestration

2022· article· en· W4220913205 sur OpenAlexafffund
Yu Pang, Shengnan Chen, Hai Wang

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésMethaneAdsorptionOil shaleCarbon dioxideChemistryCarbon sequestrationShale gasWorkflowPetroleum engineeringThermodynamicsWaste managementOrganic chemistryGeologyComputer sciencePhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon dioxide (CO2) capture and storage have attracted global focus because CO2 emissions are responsible for global warming. Recently, injecting CO2 into shale gas reservoirs is regarded as a promising technique to enhance shale gas (i.e., methane (CH4)) production while permanently storing CO2 underground. This study aims to develop a calculation workflow, which is built on the simplified local-density (SLD) model, to predict excess and absolute adsorption isotherms of gas mixture based on single-component adsorption data. Such a calculation workflow was validated by comparing the measured adsorption of CH4, CO2, and binary CH4/CO2 mixture in shale reported previously in the literature with the predicted results using the calculation workflow. The crucial steps of the calculation workflow are applying the multicomponent SLD model to conduct regression analysis on the measured adsorption isotherm of each component in the gas mixture simultaneously and using the determined key regression parameters to predict the adsorption isotherms of gas mixtures with various feed-gas mole fractions. Through the calculation workflow, the density profiles and mole fractions of the adsorbed gases can be determined, from which the absolute adsorption of the gas mixture is estimated. In addition, the CO2/CH4 adsorption selectivity larger than one is observed, illustrating the preferential adsorption of CO2 over CH4 on shale, which implies that CO2 has enormous potential to enhance CH4 production while sequestering itself in shale. Our findings demonstrate that the proposed calculation workflow depending on the multicomponent SLD model enables us to accurately predict the adsorption of gas mixtures in nanopores based on single-component adsorption results. Following the innovative calculation flow path, we could bypass the experimental difficulties of measuring the multicomponent mole fractions in the gas phase at the equilibrium during the adsorption experiments. This study also provides insight into the CO2/CH4 competitive adsorption behavior in nanopores and gives guidance to CO2-enhanced gas recovery (CO2-EGR) and CO2 sequestration in shale formations.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,224 · 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'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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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