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Enregistrement W1656034229 · doi:10.2172/1025123

North Dakota Refining Capacity Study

2011· report· en· W1656034229 sur OpenAlexaboutno aff
Dennis Hill, Kurt Swenson, Carl Tuura, Jim Simón, Robert Vermette, Gilberto Marcha, Steve Kelly, David A. Wells, E.S. Palmer, K. Yu, Tram Nguyen, Juliam Migliavacca

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGlobal Energy and Sustainability Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNaphthaRefineryOil refineryRefining (metallurgy)GasolinePetroleumDiesel fuelRevenuePetroleum industryBusinessAgricultural economicsEngineeringWaste managementFinanceEconomicsChemistryEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to a 2008 report issued by the United States Geological Survey, North Dakota and Montana have an estimated 3.0 to 4.3 billion barrels of undiscovered, technically recoverable oil in an area known as the Bakken Formation. With the size and remoteness of the discovery, the question became 'can a business case be made for increasing refining capacity in North Dakota?' And, if so what is the impact to existing players in the region. To answer the question, a study committee comprised of leaders in the region's petroleum industry were brought together to define the scope of the study, hire a consulting firm and oversee the study. The study committee met frequently to provide input on the findings and modify the course of the study, as needed. The study concluded that the Petroleum Area Defense District II (PADD II) has an oversupply of gasoline. With that in mind, a niche market, naphtha, was identified. Naphtha is used as a diluent used for pipelining the bitumen (heavy crude) from Canada to crude markets. The study predicted there will continue to be an increase in the demand for naphtha through 2030. The study estimated the optimal configuration for the refinery at 34,000 barrels per day (BPD) producing 15,000 BPD of naphtha and a 52 percent refinery charge for jet and diesel yield. The financial modeling assumed the sponsor of a refinery would invest its own capital to pay for construction costs. With this assumption, the internal rate of return is 9.2 percent which is not sufficient to attract traditional investment given the risk factor of the project. With that in mind, those interested in pursuing this niche market will need to identify incentives to improve the rate of return.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,675
Score d'incertitude au seuil0,654

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,005

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,138
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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