褐炭層メタンは低炭素エネルギーシステムへの移行において重要ですが、その回収効率は複雑な細孔・亀裂系による排水および減圧時の移動可能水の不正確な分類によって著しく制限されています。石炭貯留層における水の流れに対する細孔・亀裂構造の影響を理解するために、本研究では多スケールの複雑な細孔・亀裂構造の記憶効果に基づく透過との関係を構築しました。核磁気共鳴（NMR）測定を、遠心分離前後の水飽和石炭試料に対して実施し、絶対非可動水、部分移動可能水および絶対移動可能水を実験的に識別し、二重カットオフ値を導出しました。試料の細孔・亀裂構造の複雑性はNMR試験結果のマルチフラクタル解析により定量化されました。記憶効果に基づく分数階微分モデルを開発し、二重カットオフ値T2c1およびT2c2を決定、それを実験データと照合して検証しました。経験的モデルと比較して、本分数階微分モデルはT2c1で4.2％、T2c2で9.7％のR2適合精度の向上を示し、構造の複雑性を物理的に意味のあるカットオフ決定に高度に変換する能力が優れていることを示しました。本研究は機構に基づく水分類アプローチを提供し、褐炭層メタン貯留層の排水および減圧操作の信頼できる基盤を提示します。
Chenら（Sun、）がこの問題を研究しました。