Coal bed methane gas in-place estimation for the North-Western region of Zimbabwe
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».