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Enregistrement W4412391302 · doi:10.1063/5.0273550

Gas drainage optimization via fracture network characterization in coal mining

2025· article· en· W4412391302 sur OpenAlexaff
Yulin Hu, Quanle Zou, Xiaoyan Sun, Bichuan Zhang, Qican Ran, Fanjie Kong, Q H Li

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPhysicsCharacterization (materials science)Petroleum engineeringDrainageFracture (geology)CoalMining engineeringGeotechnical engineeringWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The collapse of overlying strata in the goaf creates fractures that facilitate gas migration and accumulation in the upper corner, increasing the risk of gas overlimit. This study used physical simulations to analyze the distribution of the “three vertical zones” in the 11308 working face. The caved zone height is 28.5 m, and the fractured zone height is 54.4 m. The “voussoir beam” structure of mining-induced fractures was identified as the primary gas migration channel. An innovative fracture classification method was proposed to clarify their development and distribution, revealing that the low-level “rectangular terrace” acts as a gas accumulation “sweet spot,” guiding borehole extraction. Numerical simulations indicated that gas mainly accumulates in the high-level of the fracture zone (7–10 times the mining height). Based on these findings, a “low-level interception-high-level extraction” directional long borehole layout was designed, along with a dynamic balance model of “airflow-borehole extraction-gas migration.” Field application in the 11308 working face showed a 123% increase in gas extraction and a stable gas concentration of 0.08% in the upper corner, significantly reducing the risk of upper corner gas exceeding the limit. These results provide valuable guidance for managing gas risks in similar geological conditions in coal mines.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,914
Score d'incertitude au seuil0,472

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations10
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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