Enhancement of Coalbed Methane via Nitrogen Injection in a Coal Mining Area: A Laboratory and Field Study
Notice bibliographique
Résumé
Gas flooding is a key technique for increasing coalbed methane (CBM) production of declining wells in coal mining areas. Nitrogen is clean, pollution-free, low-cost, and relatively safe compared with carbon dioxide. In this study, nitrogen drive experiments were conducted under different conditions using a coal–gas–liquid relative permeability device and gas chromatography. The effects of the temperature, intermittent time, nitrogen purity, and displacement pressure on the output characteristics were investigated, and then, field tests were conducted. The results show that with increasing displacement time, the produced gas volume and flow rate are dominated by methane at the beginning and then quickly transform into nitrogen. The volumes of both methane and nitrogen are positively correlated with the displacement time via a power function. Additionally, increasing the nitrogen temperature, intermittent time, nitrogen purity, and injection pressure can effectively increase methane production. In the field test conducted in the Fanzhuang block in the Qinshui Basin, China, the methane production of 10 monitoring wells was 11,700 m3/day, which was 2,700 m3/day higher than that before nitrogen injection. This paper provides an optimized scheme for the stimulation of CBM via nitrogen displacement in coal mining areas, which has a good application prospect.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».