Notice bibliographique
Résumé
Abstract Canada's oil sands industry is often perceived as having poor environmental performance. One focus area is the use of water for oil sands production. Bitumen from oil sands is produced by surface mining or by in-situ thermal extraction. Both technologies are water-based. The oil sands deposits are situated in northern Alberta where the river basins have 87% of the provincial average annual water supply but only have 13% of the demand. Oil sands operators have made significant progress in improving freshwater use efficiency and water use represents a small and sustainable percentage of natural supply. For in-situ production, steam is injected into oil sands reservoirs to reduce the oil viscosity to allow its recovery. As an example of continuous improvement, the Imperial Oil Cold Lake in situ oil sands operation has improved freshwater use productivity by 90% since 1985 through produced water recycling and the use of deep saline groundwater. The in situ oil sands industry will remain a sustainable water user into the future (2030) using an estimated 0.04% to 0.09% of available supply from the 3 river basins where they are situated. For oil sands mining, water is used to transport and extract bitumen. Most of the source water comes from the Athabasca River. In 2011, the oil sands mining industry used 0.54% of the average annual flow and 3% of the lowest 2011–2012 winter weekly flow. For growth forecasts to 2030, it is estimated that the oil sands mining industry will require 1.4% of the average annual flow of the Athabasca River. Overall, by 2030, it is projected that the entire oil sands industry will use less than 0.4% of Alberta's average annual water supply to produce 80% of Canada's total oil production.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».