Notice bibliographique
Résumé
Abstract A novel method is presented for indexing and normalizing natural gas endowment. The approach is demonstrated with data from Latin America and Caribbean (LAC) countries. Endowment, as defined by the USGS, refers to the sum of known volumes of hydrocarbons (cumulative production plus remaining reserves) and undiscovered volumes. The method uses a variable shape distribution model (VSD) to fit the conventional natural gas endowment published by the USGS (2000) for 29 petroleum provinces in LAC countries. The fits are good with coefficients of determination (R2) greater than 98% in all cases. The data are indexed and normalized to generate tables and crossplots of number of petroleum provinces versus normalized endowments for LAC countries. The LAC curves are compared with normalized endowments from other petroleum provinces in regions around the world, including North America, Europe, Asia Pacific, the Middle East, NorthAfrica, and the former Soviet Union. The results give the method predictive power for estimating conventional natural gas endowment in LAC petroleum provinces that at present have very small to negligible exploration activity. Of particular importance, from a practical point of view, is the fact that all the real data and VSD curves for the petroleum provinces of the various regions considered in this study display generally a concave pattern throughout, except for the curve of Latin America and the Caribbean, which displays a distinct convex pattern at the largest values of gas endowment. The complete LAC curve displays the shape of an inverted "S". The comparison suggests that there is potentially a gigantic volume of gas in the region that has not been considered in previous studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».