A Model for Surface Diffusion of Adsorbed Gas in Nanopores of Shale Gas Reservoirs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Surface diffusion plays a key role in gas mass transfer due to the majority of adsorbed gas with abundant nanopores of organic matter in shale gas reservoirs. Surface diffusion simulation is very complex as a result of high reservoir pressure, surface heterogeneity and non-isothermal desorption in shale gas reservoirs. In this paper, a new model of surface diffusion for adsorbed gas in shale gas reservoirs is established, which is based on a Hwang model derived under low pressure condition and considers the effect of adsorbed gas coverage under high pressure. Additionally, this new model considers the effects of surface heterogeneity, isosteric sorption heat and non-isothermal gas desorption. Results show that: (1) the surface diffusion coefficient increases with pressure and temperature, while it decreases with activation energy and gas molecular weight; (2) contributions of viscous flow, Knudsen diffusion and surface diffusion to the total gas mass transfer are varying during the development of shale gas reservoirs, which are mainly controlled by nanopore-scale and pressure; (3) in micropores (pore radius < 2nm), the contribution of surface diffusion to the gas mass transfer is dominant, up to 92.95%; in macropores (pore radius > 50nm), the contribution is less than 4.39%, which is negligible; in mesopores (2nm < pore radius < 50nm), the contribution is between micropores and macropores.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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