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Enregistrement W2003335154 · doi:10.1021/ef901036q

Replacing Natural Gas in Alberta’s Oil Sands: Trade-Offs Associated with Alternative Fossil Fuels

2010· article· en· W2003335154 sur OpenAlexaffabout
Jennifer M. McKellar, Joule Bergerson, Heather L. MacLean

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil sandsNatural gasEnvironmental scienceFossil fuelGreenhouse gasAsphaltTonneAsphalteneEnergy securityUnconventional oilWaste managementSynthetic crudeVolatility (finance)CoalNatural resource economicsLife-cycle assessmentRenewable energyBusinessEngineeringEconomicsProduction (economics)FinanceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Concerns regarding resource availability and price volatility have prompted industries to consider replacing natural gas (NG) with an alternative fuel. The oil sands industry utilizes large amounts of NG for the production of steam, electricity, and hydrogen, and several “replacement fuels” are currently being considered. A life cycle framework is developed and applied to two generic oil sands projects as a case study (mining with upgrading and in situ with upgrading) to examine the energy, greenhouse gas, and financial implications of replacing NG with four fossil fuels: asphaltenes, coke, bitumen, and coal. Key trade-offs are identified among the fuels, as well as those associated with applying carbon capture and storage (CCS) to the systems. The analysis indicates that there is no vector dominant alternative to NG among the fuels investigated, although asphaltenes appear to offer the most potential. The analysis confirms that CCS can reduce life cycle emissions to 25% of those of current systems but will not be implemented for oil sands energy systems without a financial incentive or regulatory requirement. Under the analysis’ base conditions, the CO 2 avoidance cost is $66/tonne CO 2 equivalent and $87/tonne for the mining and in situ asphaltenes cases, respectively. However, the impact of compounding uncertainties is demonstrated and shown to be critical for appropriate interpretation.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,485
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations18
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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