Pore Permeability Model Based on Fractal Geometry Theory and Effective Stress

分形维数 磁导率 多孔性 材料科学 分形 煤层气 多孔介质 岩土工程 机械 几何学 煤矿开采 复合材料 地质学 数学 化学 生物化学 物理 数学分析 有机化学
作者
Zhaolong Ge,Hui Zhang,Zhe Zhu,Yudong Hou,Maolin Ye,Chengtian Li
出处
期刊:Journal of Energy Resources Technology-transactions of The Asme [ASM International]
卷期号:145 (8) 被引量:1
标识
DOI:10.1115/1.4056890
摘要

Abstract A reasonable coal seam permeability model should be established to accurately estimate the extraction effectiveness of coalbed methane (CBM). Existing permeability models typically ignore the influence of pore structure parameters on the permeability, leading to an overestimation of the measured permeability, and consequently, the CBM production cannot be effectively predicted. This paper presents a novel permeability model based on discrete pore structures at the micro–nano scale. The model considers the interaction between the pore fractal geometry parameters, coal deformation, and CBM transport inside these pores. The contributions of key pore geometry parameters, including the maximum pore diameter, minimum pore diameter, porosity, and fractal dimensions, to the initial permeability were investigated. A numerical analysis showed that the influence of fractal dimension on the permeability is finally reflected in the influence of pore structure parameters. The initial permeability is exponential to the minimum pore diameter and proportional to the maximum pore diameter and porosity. In addition, the macroscopic permeability of the coal is positively correlated with the maximum pore diameter, minimum pore diameter, and porosity, with the minimum pore diameter having the most significant influence on the permeability evolution process. This research provides a theoretical foundation for revealing the gas flow mechanism within coal seams and enhancing the extraction effectiveness of CBM.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
谦让汝燕完成签到,获得积分10
3秒前
儒雅龙完成签到 ,获得积分10
3秒前
jjffyy完成签到 ,获得积分10
5秒前
pwang_ecust完成签到,获得积分10
7秒前
聂青枫完成签到,获得积分10
8秒前
希望天下0贩的0应助dzy1317采纳,获得10
17秒前
灵巧安蕾完成签到,获得积分20
22秒前
单薄不惜完成签到,获得积分10
23秒前
和平完成签到 ,获得积分10
26秒前
26秒前
dzy1317发布了新的文献求助10
33秒前
keyana25完成签到,获得积分10
34秒前
新洸完成签到 ,获得积分10
41秒前
胡杨树2006完成签到,获得积分10
46秒前
46秒前
科研通AI2S应助czb666采纳,获得10
50秒前
失眠迎松关注了科研通微信公众号
55秒前
姜彦乔完成签到 ,获得积分10
56秒前
小豆豆应助小杰采纳,获得10
57秒前
hindbind完成签到,获得积分10
57秒前
satchzhao完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
ding应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
scott_zip完成签到 ,获得积分10
1分钟前
矢思然完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
蒲蒲完成签到 ,获得积分10
1分钟前
凤迎雪飘完成签到,获得积分10
1分钟前
徐木木发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
失眠迎松发布了新的文献求助10
1分钟前
蔡从安发布了新的文献求助10
1分钟前
徐木木完成签到,获得积分10
1分钟前
交个朋友完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
yyy完成签到,获得积分10
1分钟前
Paris7k完成签到 ,获得积分10
1分钟前
zhangyujin完成签到,获得积分10
1分钟前
孔刚完成签到 ,获得积分10
1分钟前
风不尽,树不静完成签到 ,获得积分0
1分钟前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
Immigrant Incorporation in East Asian Democracies 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3965780
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3511014
关于积分的说明 11156016
捐赠科研通 3245496
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1793089
邀请新用户注册赠送积分活动 874230
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804255