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Enregistrement W4416619191 · doi:10.1021/acs.energyfuels.5c04597

Numerical Investigation of Optimal Well Spacing Configuration for Enhanced CH <sub>4</sub> Recovery and CO <sub>2</sub> Sequestration: Geological Implications Analysis

2025· article· en· W4416619191 sur OpenAlexaff
Huihuang Fang, Yunhong Zhang, Xinyi Xuye, Keyu Lu, Wenjie Gu, Jun Wen

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesAnhui Provincial Key Research and Development PlanNatural Science Foundation of Anhui Province
Mots-clésRange (aeronautics)Production (economics)Volume (thermodynamics)Optimal designReservoir engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Within the framework of the CO 2 -ECBM projects, the optimal arrangement of well spacing serves as a pivotal factor in maximizing CH 4 production and optimizing the CO 2 sequestration performance. This study centers on the Panyi mining area in Huainan city as its primary research focus. Initially, a comprehensive analysis was carried out employing fully coupled THMC mathematical models to simulate the CO 2 -ECBM process. Subsequently, the investigation systematically assessed the impact of well spacing on key performance indicators. To rigorously evaluate the engineering outcomes of the CO 2 -ECBM process, objective functions were meticulously formulated to quantify performance. Following this, an in-depth analysis was conducted to identify the optimal well spacing configurations corresponding to four distinct engineering objectives under varying injection pressures. Based on the findings, a dynamic design framework for well spacing and injection pressure was proposed, adhering to the principles of multiobjective optimization. For well spacings less than 210 m, both CH 4 production and the CO 2 injection volume demonstrate a positive correlation with increasing well spacing. Conversely, when well spacing exceeds 280 m, both volumes exhibit a decline as well spacing expands. Within the intermediate range of 210–280 m, variations in CH 4 production and CO 2 injection volumes with respect to well spacing are relatively minimal. As the CO 2 injection pressure intensifies, the optimal well spacing required to achieve the four engineering objectives increases proportionally. Under identical injection pressures, the optimal well spacings, when ranked from smallest to largest, align with the following objectives: time-efficiency optimization, comprehensive consideration, production prioritization, and storage prioritization. It is worth noting that time-efficiency optimization should not serve as the primary engineering objective in the layout of CO 2 -ECBM technology due to potential trade-offs with other critical performance metrics. For projects with a strong emphasis on CH 4 production, a strategy that combines a low injection pressure with moderate well spacing is recommended to strike a balance between production efficiency and operational feasibility. Conversely, for projects prioritizing CO 2 sequestration, a high injection pressure paired with large well spacing is advisible to enhance sequestration capacity while maintaining system stability. The research findings provide robust theoretical support for the precise regulation of CO 2 -ECBM engineering parameters under complex geological conditions, thereby advancing the field’s capacity to optimize both energy recovery and environmental mitigation outcomes.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,241 · 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'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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