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为明确气体采收最佳区域及 CO?、H?储存位点，研究人员针对煤孔径分布（PSD）展开研究。通过多方法分析印度 Damodar 煤田样品，发现 PSD 与热成熟度、显微组分等相关，且 Rock - Eval 分析或可估算煤 PSD，具重要应用价值。
煤炭作为重要的能源和化工原料，其内部复杂的孔隙结构不仅关乎甲烷等气体的储存与运移，还在二氧化碳（CO?）封存和氢气（H?）储存等新兴领域展现出巨大潜力。然而，长期以来，煤的孔径分布（PSD）受哪些因素影响、如何精准表征这些孔隙特征，以及能否通过高效手段快速评估煤的气体储存性能等问题，一直是学术界和工业界关注的焦点。例如，传统的孔隙表征技术如低压气体吸附（LPGA）虽能提供详细数据，但成本较高、耗时长，难以满足大规模样品筛选需求。同时，煤的热成熟度、显微组分（如镜质组、壳质组等）与孔隙结构之间的内在联系尚未完全明晰，尤其是反应动力学特征与孔径分布的关联更是鲜有研究。在此背景下，探索一种能够快速、低成本评估煤孔隙特征的方法，并揭示各影响因素之间的复杂关系，对优化煤层气开采、CO?封存和 H?储存位点选择具有迫切的现实意义。
为解决上述问题，研究人员对来自印度 Damodar 煤田不同矿区的 5 个具有广泛热成熟度和显微组分差异的煤样品展开研究。通过多学科交叉的研究手段，系统分析了煤的孔隙特征及其影响因素，相关成果发表在《International Journal of Coal Geology》。
研究人员主要采用了以下关键技术方法：
- 光学显微镜分析：用于确定煤的显微组分组成。
- 氮气（N?）和二氧化碳（CO?）低压气体吸附（LPGA）分析：表征煤的孔径分布（PSD）、孔体积、比表面积（SSA）及分形维数。
- 单加热速率和多加热速率 Rock - Eval 热解分析：获取煤的热成熟度指标及反应动力学分布特征。
煤样品评估
5 个煤样品采自 Damodar Valley 煤田的两个盆地不同矿井，具有显著的热成熟度和显微组分差异。该煤田包含多个独立煤盆地，其煤炭因类型和等级多样而被广泛开采，样品的孔结构特征也因此呈现丰富变化。
成分特征
通过光学显微镜和 Rock - Eval 热解分析发现，样品按热成熟度升序排列，其中 SB - C 样品热成熟度最低，属于第一煤化作用跃变阶段。其 S3 峰产率和氧指数显著高于其他样品，反映出较低成熟度煤的化学组成特点。
讨论
长期以来，学术界和工业界致力于理解煤 PSD 非均质性及其对气体渗透性和产率的影响，模拟模型表明 PSD 及其分形维数在评估气体储存和流动性能中具有重要作用。本研究首次将 LPGA 分析确定的煤孔径分布和分形维数与多加热速率 Rock - Eval 分析得到的全岩动力学分布相关联，为深入理解煤孔隙特征提供了新视角。
结论
研究揭示了煤微孔和中孔 PSD 特征与热成熟度、显微组分（尤其是壳质组 / 镜质组比率）及反应动力学分布之间的独特关系。热成熟度最高的煤表现出最高的微孔体积、比表面积和分形维数，反应动力学分布的复杂性随热成熟度增加而增强。活化能加权平均标准差与微孔分形维数、比表面积之间存在明确关联，单加热速率转化分数温度范围与微孔分形维数、比表面积也存在类似但较模糊的关系。
这项研究的重要意义在于，首次建立了反应动力学分布与 PSD 之间的联系，证实了通过 Rock - Eval 热解分析估算煤 PSD 特征的可能性。经 LPGA 分析校准后，Rock - Eval 热解图可快速、低成本地应用于多个样品，有助于更好地划定气体采收和储存的最佳煤层区域，为煤炭资源的高效利用和低碳技术开发提供了关键技术支撑和理论依据。
