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Enregistrement W4321115874 · doi:10.1016/j.ngib.2023.01.001

Coal bed methane gas in-place estimation for the North-Western region of Zimbabwe

2023· article· en· W4321115874 sur OpenAlexaboutno aff
Bruce Mutume, Doruk Alp

Notice bibliographique

RevueNatural Gas Industry B · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCoal Properties and Utilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoalMethaneNatural gasRange (aeronautics)Probabilistic logicProbability distributionProbability density functionEnvironmental scienceStatisticsLiquefied natural gasMonte Carlo methodPetroleum engineeringGeologyMineralogySoil scienceMathematicsChemistryMaterials scienceEngineeringWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coal Bed Methane (CBM) is natural gas occurring in coal seams. It can be used for domestic (heating and cooking) and industrial purposes, electricity generation, transportation (as compressed natural gas or liquefied natural gas), and in boilers supporting mining operations. It is established that Zimbabwe has CBM in the North-Western region. At the time of this study, only one organization (Industrial Development Corporation) has reported an Original Gas in Place (OGIP) estimate for the region as 765 Bm3. In this study we use Monte Carlo Simulation (MCS) to estimate the range of OGIP values for the region. MCS is a widely used probabilistic method, preferred over deterministic methods in which only best-estimate values of parameters are used to predict a single OGIP value. This single OGIP value may be either positively (overestimated) or negatively skewed (underestimated). However, the probabilistic approach using MCS accounts for the uncertainty in values of parameters. This is done by incorporating appropriate range and probability distributions (e.g. triangular, normal, uniform, etc.) of input parameters (e.g. target area, formation thickness, coal bulk density, and adsorbed methane content), and repeating calculations to generate a cumulative distribution curve for the OGIP. The generated curve provides statistical confidence levels represented as probability distributions, i.e. P10, P50, and P90 represents low, mid, and high probability estimates, respectively. Our results show that P10, P50, and P90 values for the North-Western region OGIP are 5699 Bm3, 2347 Bm3, and 706 Bm3, respectively. The Resource Density (RD) estimation is found to range from 0.015 Bm3/km2 to 0.113 Bm3/km2 over the geographic area. This range is comparable to Alberta plains shallow and deep basins in Canada which boosts a higher level of confidence for CBM potential in Zimbabwe. The results are encouraging for further exploration and planning of exploitation of CBM in Zimbabwe.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,277

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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