On the Use of the Multi-Site Langmuir Model for Predicting Methane Adsorption on Shale
Notice bibliographique
Résumé
Shale gas, mainly consisting of adsorbed gas and free gas, has served a critical role of supplying the growing global natural gas demand in the past decades. Considering that the adsorbed methane has contributed up to 80% of the total gas in place (GIP), understanding the methane adsorption behaviors is imperative to an accurate estimation of total GIP. Historically, the single-site Langmuir model, with the assumption of a homogeneous surface, is commonly applied to estimate the adsorbed gas amount. However, this assumption cannot depict the methane adsorption characteristics due to various compositions and pore sizes of shales. In this work, a multi-site model integrating the energetic heterogeneity in adsorption is derived to predict methane adsorption on shale. Our results show that the multi-site model is capable of addressing the heterogeneity of shales by a wide range of adsorption energy distributions (owing to the complex compositions and different pore sizes), which is different from the single-site model only characterized by single adsorption energy. Consequently, the multi-site model results have better accuracy against the experimental data. Therefore, applying the multi-site Langmuir model for estimating GIP in shales can achieve more accurate results compared with using the traditionally single-site model.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».