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Enregistrement W4366778601 · doi:10.4043/32604-ms

Influence of Hydrogen Sulfide on Adsorption Behavior of CO2/CH4 Mixtures in Calcite Nanopores with the Implications for CO2 Sequestration

2023· article· en· W4366778601 sur OpenAlexaff
Cheng Qian, Zhenhua Rui, Yueliang Liu, Yang Zhao, Huazhou Li, An Ma, Andrey Afanasyev, Farshid Torabi

Notice bibliographique

RevueOffshore Technology Conference · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensUniversity of ReginaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalciteAdsorptionHydrogen sulfideMethaneChemical engineeringNanoporeCarbon dioxideCarbon fibersChemistryMaterials scienceMineralogyNanotechnologyComposite materialSulfurPhysical chemistryOrganic chemistryComposite number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Injecting CO2 into reservoirs for storage and enhanced oil recovery (EOR) is a practical and cost-effective strategy for achieving carbon neutrality. Commonly, CO2-rich industrial waste gas is employed as the CO2 source, whereas contaminants such as H2S may severely impact carbon storage and EOR via competitive adsorption. Hence, the adsorption behavior of CH4, CO2, and H2S in calcite (CaCO3) micropores and the impact of H2S on CO2 sequestration and methane recovery are specifically investigated using molecular simulation. The Grand Canonical Monte Carlo (GCMC) simulations were applied to study the adsorption characteristics of pure CO2, CH4, and H2S, and their multi-component mixtures are also investigated in calcite nanopores to reveal the impact of H2S on CO2 storage. The effect of pressure (0-20 MPa), temperature (293.15-383.15 K), pore width, buried depth and gas mole fraction on the adsorption behaviors are simulated. Molecular dynamics simulations (MD) were performed to explore the diffusion characteristics of the three gases and their mixes. The amount of adsorbed CH4, CO2, and H2S enhances with rising pressure and declines with rising temperature. The order of adsorption quantity in calcite nanopores is H2S>CO2>CH4, whereas the order of adsorption strength between the three gases and calcite is CO2>H2S>CH4 based on the interaction energy analysis. At 10 MPa and 3215 K, the interaction energies of calcite with CO2, H2S, and CH4 are -2166.40, -2076.93, and -174.57 kcal/mol, respectively. The CH4-calcite and H2S-calcite interaction energies are dominated by van der Waals energy, whereas electrostatic energy predominates in the CO2-calcite system. The adsorption loading of CH4 and CO2 are lowered by approximately 59.47% and 24.82% when the mole fraction of H2S is 20% at 323.15 K, reflecting the weakening of CH4 and CO2 adsorption by H2S due to competitive adsorption. The diffusivities of three pure gases in calcite nanopore are listed in the following order: CO2 > H2S > CH4. The presence of H2S in the ternary mixtures will limit diffusion and outflow of the system and each component gas, with CH4 being the gas most affected by H2S. The CO2/CH4 mixture can be buried in formations as shallow as 1000-1500 m, but the ternary mixture should be stored in deeper formations. The effects of H2S on CO2 sequestration and CH4 recovery in calcite nanopores are clarified, which provides theoretical assistance for CO2 storage and EOR projects in carbonate formation.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 GPT0,255
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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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