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Enregistrement W6903356418 · doi:10.11575/prism/48751

Evolution of carbon dioxide storage properties of coal during pyrolysis: Implications for geological carbon dioxide sequestration after underground coal gasification

2025· other· en· W6903356418 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2025
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoalPyrolysisAdsorptionCarbon dioxideMethaneEnhanced coal bed methane recoveryUnderground coal gasificationSorption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deep unmineable coal seams are a potential target for geological sequestration of greenhouse gases (GHGs). The primary objective of this study is to evaluate the effects of thermal treatment of coal on coal properties and CO2 storage. Specifically, CO2 adsorption isotherms were measured for Mannville coal samples (western Canada) after heating the samples over a wide temperature range (30-1000°C) in order to understand how CO2 storage capacity changes with distance from an in-situ gasification chamber. A controlled-atmosphere (N2) furnace was used for thermal treatment (pyrolysis) of the Mannville coal samples at 300 °C, 700 °C and 1000 °C. The furnace enabled pyrolysis of a large sample mass (75 grams), which was required for the CO2 sorption tests. In addition to high-pressure, high-temperature (HPHT) CO2 adsorption, various post-pyrolysis characterization methods were performed to evaluate the impact of pyrolysis. The CO2 adsorption isotherms for the thermally-treated Mannville coals were measured using a HPHT gas adsorption apparatus at 55 °C (simulated reservoir temperature) and at pressures up to 2610 psi. Complementary characterization methods, including low-pressure gas (N2/CO2) adsorption (LPA) and helium porosity, were combined with HPHT CO2 adsorption testing to evaluate the impact of pore network attributes (e.g., surface area, porosity) on CO2 adsorption capacity. Maximum vitrinite reflectance (Ro) increased from % 0.71 to % 5.67 after pyrolysis from 300 °C to 1000 °C, suggesting that the pyrolysis experiments were successful in artificially increasing the rank (thermal maturity) of the coal. Density Functional Theory (DFT) model was used to derive pore size distributions from LPA data after each thermal treatment step. After pyrolysis at 700 °C, a significant amount of microporosity was generated in the coal, yielding the highest CO2 adsorption capacity (1.98 mmol/g). In contrast, after pyrolysis at 1000 °C, the amount of mesoporosity increased, leading to a decrease in surface area, and a reduction in CO2 adsorption capacity (from 1.98 mmol/g to 1.82 mmol/g). A direct relationship between microporosity and CO2 adsorption capacity of the coal was observed (excluding data at 300 °C). Coal exposed to 700 °C can adsorb twice the amount of CO2 compared to untreated coal.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Routes d'admission1
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