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Un modelo de predicción de permeabilidad novedoso para carbón profundo a través de RMN y teoría fractal

Autores: Song, Lei; Gu, Yongsheng; Zhang, Lei; Wang, Xiangyu

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Un modelo de predicción de permeabilidad novedoso para carbón profundo a través de RMN y teoría fractal


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Permeabilidad
Carbón profundo
Modelo FCP
Poros
RMN
Predicción

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 40

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Una descripción cuantitativa de la permeabilidad del carbón profundo es de gran importancia para mejorar la recuperación de metano en capas de carbón y prevenir desastres de gas. El modelo de investigación Schlumberger-Doll (SDR) se utiliza a menudo para predecir la permeabilidad de rocas, pero tiene defectos inherentes en la caracterización de la estructura porosa del carbón profundo. En este estudio, se establece un modelo de permeabilidad con características fractales (modelo FCP) para el carbón profundo basado en resonancia magnética nuclear (NMR). Las constantes en el modelo SDR se explican teóricamente por los parámetros relevantes en el modelo FCP. Se realizaron experimentos de centrifugación y NMR para determinar la fuerza centrífuga óptima y los valores de corte doble. Los resultados muestran que las muestras de carbón están compuestas principalmente por poros de micrómetros y nanómetros. Los poros de adsorción representan la mayor proporción, seguidos por los poros de percolación y los poros de migración. Además, la precisión de predicción del modelo FCP es significativamente mayor que la de los otros tres modelos, lo que proporciona un método rápido y efectivo para la evaluación de la permeabilidad del carbón profundo.

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