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Enregistrement W4415760490 · doi:10.1016/j.uncres.2025.100264

Mathematical modeling of reversible and irreversible adsorption dynamics during CO2 storage in coal formation

2025· article· en· W4415760490 sur OpenAlexaff
Shamweel Ahmad, Farzain Ud Din Kirmani, Hidayatullah Mahar, Muhammad Shahid, Atif Ismail, Rizwan Younis

Notice bibliographique

RevueUnconventional Resources · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCoal Properties and Utilization
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdsorptionCoalMathematical modelFunction (biology)Coal mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coal is widely recognized as an effective CO 2 storage medium due to its high adsorption capacity. Compared to other rock types, coal offers significantly greater CO 2 adsorption potential, resulting in a larger storage capacity. However, it is well-known that CO 2 adsorption in coal does not occur abruptly or instantaneously but rather as a function of time. Specialized numerical modeling is required for understanding the CO 2 storage in coal due to its unconventional formation properties and complex storage mechanisms. Previous mathematical models lack consideration of time and space in CO 2 adsorption within coal formations. Additionally, the combined effects of injected CO 2 pressure and gas concentration on adsorption potential and storage capacity have not been clearly addressed or incorporated into mathematical models. This study focuses on modeling CO 2 adsorption in coal systems using sophisticated computational C# programming. Previously proposed mathematical models each addressing adsorption, pressure, concentration, and gas storage separately have been coupled to provide a comprehensive understanding of CO 2 adsorption in coal formations. The coupled model incorporates pore-scale surface heterogeneity and time-dependent adsorption behavior. The core novelty is the integration of multiple, previously isolated mathematical models (for adsorption, pressure, concentration, and gas storage) into a single, comprehensive coupled model. This holistic approach provides a more realistic and complete picture of the system's behavior. It also accurately defines the adsorption mechanism, accounting for both reversible and irreversible adsorption. The computational implementation of this model allows for the examination of CO 2 adsorption across time scales, ranging from micro to macro. Adsorption and mechanistic parameters in coal formations vary non-linearly with time. • The primary achievement of the article is the development of a single, comprehensive numerical model that integrates multiple, previously isolated mathematical models (for adsorption, pressure, concentration, and gas storage). • The model specifically addresses previous shortcomings by incorporating the effects of time, space, injected CO 2 pressure, and gas concentration on adsorption. • Reversible and irreversible adsorption depends on Injected CO 2 concentration which is directly linked to pressure strength. Quantity of irreversible adsorbed CO 2 is lower than reversible adsorbed CO 2 . • There is non-uniformity in CO 2 adsorption at initial stage and this effect diminishes after achieving certain CO 2 storage capacity, demonstrating a time-dependent adsorption mechanism. • The irreversible fraction indicates permanently sequestered CO 2 , while the reversible portion must be monitored for potential leakage. The model can directly inform the design and optimization of real-world carbon sequestration projects in coal formations.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,269

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations0
Publié2025
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