Progress and insights from worldwide deep coalbed methane exploration and development
Notice bibliographique
Résumé
Since 2021, China has achieved significant breakthroughs in deep coalbed methane (CBM) exploration and development, making it a strategic resource for increasing natural gas reserves and production. To further support the high-quality development of deep CBM in China, it is urgent to study the CBM resource endowments and exploration and development status in worldwide major coal-bearing basins. The exploration and development of CBM in the United States, Australia, and Canada started early, currently mainly focusing on the development of medium- to low-rank shallow CBM, characterized by shallow coal seams and high permeability, with production exceeding 10 000 m3/d using vertical wells. However, due to adjustments in oil and gas strategies, the United States and Canada no longer prioritize CBM exploration. Australia, on the other hand, experiments with combined production of coal measures, propelling it to the top of global CBM production. In China, deep CBM exploration mainly focuses on medium- to high-rank deep CBM. The coal seams are characterized by significant depth variation and low permeability. The Ordos Basin has become the largest deep CBM production base. Multiple horizontal wells in the Daning-Jixian and Daniudi gas fields produce more than 100 000 m3 of gas per day. Deep CBM exploration in the Sichuan Basin has made positive progress, and the Junggar Basin shows potential for deep CBM exploration. Experiences from CBM exploration and development shows that breakthroughs in understanding enrichment patterns, advancements in engineering technologies, integrated management models, and industry- supportive policies are important factors for the rapid development of the CBM industry. Increasing exploration efforts for different types of deep CBM, strengthening theoretical and technological research, accelerating the construction of standard systems, and enhancing industry support policies will help foster high-quality exploration and efficient development of deep CBM in China.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».