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Enregistrement W2025992419 · doi:10.2118/0406-0048-jpt

Applications of Nanotechnology in Oil and Gas E&P

2006· article· en· W2025992419 sur OpenAlexaffabout
Saeid Mokhatab, Mariela Araujo Fresky, M. R. Islam

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOil and Gas Production Techniques
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanotechnologyApplications of nanotechnologyCornerstoneScale (ratio)Fossil fuelComputer scienceEngineeringMaterials sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Special Feature: Applications of Nanotechnology in Oil and Gas E&P Saeid Mokhatab, U. of Wyoming; Mariela Araujo Fresky, Imperial College, London; and M. Rafiqul Islam, Dalhousie U. Over the next 30 years, global energy demand is projected to rise as high as almost 60%, a challenging trend that may be met only by revolutionary breakthroughs in energy science and technology. The industry needs stunning discoveries in underlying core science and engineering. Breakthroughs in nanotechnology open up the possibility of moving beyond the current alternatives for energy sup-ply by introducing technologies that are more efficient and environmentally sound. Nanotechnology is characterized by collaboration among diverse disciplines, making it inherently innovative and more precise than other technologies. Such a technology may be the cornerstone of any future energy technology that offers the greatest potential for innovative solutions. "Nano" denotes a thousand millionths (10−9), with a nanometer equaling a millionth of a millimeter. That corresponds to the width of 10 hydrogen atoms. So the nanotechnologist is concerned with building new structures and substances by manipulating molecules and atoms on this scale. Technically, nanotechnology is the art and science of building materials that act at the nanometer scale. It builds at the ultimate level of finesse, one atom at a time, and it does it with molecular perfection. In a general sense, nanotechnology is the ability to create and manipulate matter at the molecular level that makes it possible to create materials with improved (or, more accurately, altered) properties, such as being both lightweight and having ultrahigh strength, and greater capabilities such as in electrical and heat conductivity. Another research approach is known as top-down nanofabrication, which involves working with bulk materials and reducing them to nanometer size. This is most common in currently used technology development schemes. Nanotechnology is exciting because the science and engineering behind it are largely unknown. In fact, most scientists are aware that the laws that govern materials at nanoscale are very different from those that have been widely accepted in larger scales (Islam 2004). Recent work by Nobel Prize physicist Richard Smalley of Rice U. supports this hypothesis. He discovered that carbon nanotubes (Fig. 1) and fullerenes (buckyballs), nanoparticles of carbon, which are conventionally characterized as graphite, behaved in ways unlike graphite (Smalley and Yakobsonb 1998; Zhou et al. 2005). Potential Benefits Scientific inquiry in the energy area is scattered and unfocused, with various groups working separately to gain research dollars for uncoordinated pursuits that lack a clear road map to a better energy future (Baker Inst. Study 2005). But nanotechnology is poised to impact dramatically on all sectors of industry (Fig. 2). In oil and gas applications, nanotechnology could be used to increase opportunities to develop geothermal resources by enhancing thermal conductivity, improving downhole separation, and aiding in the development of noncorrosive materials that could be used for geothermal-energy production. Nanoscale metals already have been used to delineate ore deposits for geochemical exploration (Wang et al. 1997).

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0510,027

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,202 · 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
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

Citations96
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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