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Enregistrement W7117432834 · doi:10.1021/acs.energyfuels.5c04918

Numerical Simulation of CO <sub>2</sub> -Enhanced Gas Recovery and Sequestration in Heterogeneous Shale Gas Reservoirs

2025· article· en· W7117432834 sur OpenAlexaff
Zhiming Hu, Quan Gan, Sida Jia, Xu Ren

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensPetro-Canada
Organismes subventionnairesPetroChina Innovation FoundationNatural Science Foundation of ChongqingNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésOil shaleMethaneNatural gasCarbon capture and storage (timeline)Carbon sequestrationReservoir simulationShale gasComputer simulationProduction (economics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a key component of global carbon neutrality strategies, injecting CO 2 into shale gas reservoirs to enhance natural gas recovery (CO 2 -EGR) while simultaneously achieving geologic sequestration is a promising approach that offers the dual benefits of increased production and reduced emissions. However, the pronounced heterogeneity of shale reservoirs exacerbates uncertainties in both the displacement process and storage efficacy. To understand the coupled effects of geological uncertainty and engineering controls, we developed a three-dimensional, dual-continuum, heterogeneous model based on the Changning shale gas field (Sichuan Basin, China) using TOUGH3. A multiparameter sensitivity analysis was subsequently conducted to assess how matrix and fracture heterogeneity, operational parameters, and initial reservoir pressure influence methane recovery and CO 2 storage volumes. The results indicate that reservoir heterogeneity, particularly within the matrix, is the principal factor limiting macroscopic sweep efficiency and ultimate recovery, causing a 10% reduction in cumulative methane production in strongly heterogeneous scenarios compared to homogeneous baselines. Aggressive injection and production strategies amplify instabilities driven by fluid property contrasts, such as gravity override. These strategies promote preferential channeling along the reservoir top, thereby reducing displacement efficiency. In contrast, moderate and steady operational parameters stabilize the advancing front and enhance sweep efficiency with an optimized production pressure, yielding an 11.3% increase in final recovery. For medium- to high-pressure reservoirs developed under an inject-to-deplete strategy, a higher initial pressure correlates with extended operational periods and greater cumulative CO 2 storage. This study highlights the principle of “geology-constrained potential with engineering-driven optimization” and provides practical guidance for designing and implementing CO 2 -EGR in heterogeneous shale gas reservoirs.

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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,249 · 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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Résumé présentoui

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