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在能源与环境领域，二氧化碳增强煤层气开采（CO-ECBM）技术因其兼具提升煤层气采收率和实现二氧化碳地质封存的双重潜力，受到广泛关注。COMSOL作为一款功能强大的多物理场耦合仿真平台，为深入研究该过程中复杂的热-流-固（THM）耦合效应提供了有效手段。本文将介绍如何利用COMSOL对CO-ECBM过程进行建模与分析，重点关注煤体变形、气体竞争吸附、孔隙结构演化及产出与封存性能。
1. 煤体吸附膨胀与力学响应模拟
当煤体吸附CO或CH时，会引发显著的吸附膨胀现象，导致煤基质体积应变，进而影响裂隙网络的连通性与渗透能力。在COMSOL中，可通过固体力学模块对这一过程进行建模。
首先构建固体力学物理场，定义煤岩的基本力学参数，如杨氏模量与泊松比，以表征其弹性行为。随后引入由气体吸附引起的附加体积应变项，该应变通常通过实验数据拟合的吸附应变表达式来描述。该表达式作为“adsorption strain expression”嵌入到位移场方程中，从而实现吸附作用与固体变形之间的耦合计算。
solidEnuUserDefinedStrain// 定义固体力学模块
solid = model.physics.create('solid','SolidMechanics');
// 设置材料属性，例如煤的杨氏模量和泊松比
solid.materialProperties('E', YoungsModulus);
solid.materialProperties('nu', PoissonRatio);
// 考虑吸附引起的体积应变
adsorption_strain = solid.create('ads_strain', 'UserDefinedStrain');
adsorption_strain.strain('e', adsorption_strain_expression);2. CO与CH的竞争吸附行为建模
在CO注入驱替CH的过程中，两种气体在煤表面存在强烈的竞争吸附关系，直接影响甲烷解吸效率与CO储存能力。此过程可通过传质模块结合非线性吸附等温模型进行模拟。
在模型中设置双组分气体系统，分别对应CO与CH。采用Langmuir等温吸附模型描述每种气体的吸附特性，通过设定各自的吸附平衡常数（K）和最大吸附容量（V_L）来反映不同气体与煤之间的亲和力差异。这些参数可根据实验室等温吸附测试结果进行标定。
借助该方法，可动态捕捉在压力变化与浓度梯度驱动下，CO逐步取代CH占据吸附位点的过程，揭示主导吸附机制随时间和空间的演变规律。
transport// 创建传质模块
transport = model.physics.create('transport', 'TransportOfSpecies');
// 定义两种气体组分
transport.component('CO2', 'CarbonDioxide');
transport.component('CH4', 'Methane');
// 设置吸附等温线，如Langmuir等温线
langmuir_CO2 = transport.create('langmuir_CO2', 'LangmuirIsotherm');
langmuir_CO2.component('CO2');
langmuir_CO2.parameters('b_CO2', b_CO2_value);
langmuir_CO2.parameters('qmax_CO2', qmax_CO2_value);
langmuir_CH4 = transport.create('langmuir_CH4', 'LangmuirIsotherm');
langmuir_CH4.component('CH4');
langmuir_CH4.parameters('b_CH4', b_CH4_value);
langmuir_CH4.parameters('qmax_CH4', qmax_CH4_value);bqmax3. 孔隙度与渗透率的动态演化机制
随着气体吸附/解吸的发生以及煤体发生膨胀或收缩，煤层的孔隙结构持续变化，直接导致孔隙度与渗透率的非线性响应。为准确反映这一动态过程，需建立与应力场和吸附状态相关联的本构关系。
孔隙度更新基于当前体积应变状态进行计算，初始孔隙率设为φ，并通过“porosity eq”表达式实时修正。该方程考虑了由于煤基质膨胀引起的孔隙压缩效应。
渗透率则依据Kozeny-Carman模型推导得出，其值依赖于当前孔隙度的平方除以比表面积相关的阻力因子。初始渗透率记为k，随孔隙结构变化而动态调整。该方法实现了渗透率随驱替进程自适应演化的数值模拟。
// 根据煤体变形更新孔隙度
porosity_update = model.equation('porosity_eq');
porosity_update.expr('phi = phi_0 * (1 + e_vol)');
// 根据孔隙度变化计算渗透率，如Kozeny - Carman方程
permeability_update = model.equation('permeability_eq');
permeability_update.expr('k = k_0 * (phi / phi_0)^3 / (1 - phi)^2');evolphipermeabilityeqkk_04. 甲烷产出量与二氧化碳封存量的量化分析
模拟的核心目标之一是评估工程效益，包括甲烷的累计产量与被封存的CO总量。在COMSOL中，可通过后处理积分操作实现关键指标的提取。
甲烷产量通过在生产边界上对甲烷质量通量进行积分获得。具体而言，将组分通量矢量与边界面法向量做点积后，在整个出口边界上执行积分运算，得到随时间变化的产气曲线。
而CO封存量则通过对全计算域内CO浓度与密度乘积的空间积分求得，反映的是滞留在煤层中的总碳量，可用于评价封存效率与长期稳定性。
fluxCH4n// 计算甲烷产量
methane_production = model.evaluate('intop1(flux_CH4 * n, boundary)');
// 计算二氧化碳封存量
co2_storage = model.evaluate('intop3(c_CO2 * rho_CO2, domain)');cCO2rho_CO2整体来看，通过COMSOL构建包含热传导、流体流动、物质传输与固体变形的多场耦合模型，能够全面再现CO-ECBM过程中的关键物理化学机制。从微观吸附行为到宏观产能预测，该模拟框架为优化注入策略、评估储层响应提供了可靠的理论支持。
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