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J-GLOBAL ID：201702219296724597   整理番号：17A0399178

石炭の特性化のためのラフ層離散破壊ネットワークモデル化【Powered by NICT】

Rough-walled discrete fracture network modelling for coal characterisation

著者 (3件)： Jing Yu (School of Petroleum Engineering, The University of New South Wales, NSW 2052, Australia) ,  Armstrong Ryan T. (School of Petroleum Engineering, The University of New South Wales, NSW 2052, Australia) ,  Mostaghimi Peyman (School of Petroleum Engineering, The University of New South Wales, NSW 2052, Australia)
資料名： Fuel  (Fuel)
巻： 191  ページ： 442-453  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0023A  ISSN： 0016-2361  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： エネルギーの非従来型資源,炭層ガス(CSG)はより伝統的なエネルギー源と比較して,その天然豊度と環境保全上の利点のため大域的関心を集めている。その生産は主に石炭の基本的な破壊ネットワーク,「クリート」と呼ばれるによって制御される。離散破壊ネットワーク(DFN)モデルは,クリートの物理的地質学的パラメータを説明するその能力のため,亀裂ネットワークを特性化するための広く応用されている。しかし,一般的な離散亀裂ネットワーク(DFN)モデルは,平面および平滑クリート表面を仮定して局所的不均一性を維持することができず,実際のクリートは粗い壁と可変開放開口を有していた。本論文では,新しいフレームワークを開発することにより,コアスケールでクリート表面の粗さを特性化することを目的とした:表面粗さのある離散破壊ネットワーク(RW DFN)モデル。モデルがどのように亀裂ネットワークの離散表現への石炭のマイクロコンピュータ断層撮影(マイクロCT)画像から得られた細孔スケール粗さを統合した。マイクロCTイメージングから得られた破面の解析は,Gauss分布に従うランダム,等方性表面を実証した。RW DFNは30%まで従来のDFNのそれより低い透過率を与え,その浸透性評価は従来法(25.1%)よりも誤差有意に少なかった(6.5%)でより正確であった。これは,これらの貯水池を特性化でき,従来のDFNモデルは生産を過大評価かもしれない提案RW DFNsは多くの決定的結果を提供することを示した。全体として,本法は非破壊的に石炭骨折の内部表面を得て,代表的なRW DFNモデルを再構成するためのマイクロCTイメージングを適用した。開発したRW DFNモデルは,画像分解能により限定されず,それらは透過性の直接数値シミュレーションのための有利であった。添加では,RW DFNモデルは拡張されたドメインサイズで構成できるので,石炭の性質の予測のための既存の貯留層特性評価フレームワークに組み込むことができる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *キャラクタリゼーション ,  等方性 ,  不均一性 ,  透過率 ,  *ネットワーク ,  再構成 ,  破面 ,  開口 ,  浸透率 ,  *石炭 ,  正規分布 ,  細孔
準シソーラス用語： 透過性 ,  X線マイクロトモグラフィー ,  *ネットワークモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： デジタル岩石 ,  マイクロコンピュータトモグラフィー ,  離散破壊ネットワーク ,  破壊粗さ ,  炭層ガス

分類 (2件)： 石炭及びコークスの性質,組成,分析,試験  (YE04030T) ,  炭鉱,石炭資源  (UA01100K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 石炭 ,  特性化 ,  破壊 ,  ネットワークモデル