Innovation, Motivation, and Fear: A Novel Perspective for Unconventional Oil
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The focus of this paper is innovation in oil sands recovery technology. Canada hosts the third largest reserves of petroleum in the world, mostly in heavy oil/oil sands reservoirs. The two commercial in situ recovery technologies, Cyclic Steam Stimulation and Steam-Assisted Gravity Drainage, were both invented >30 years ago; both use large amounts of water and emit carbon dioxide. Industry is facing a critical point where it is imperative to find new technologies. It has been a significant challenge to find new processes with large reductions of water and carbon dioxide emissions. Another critical issue is adoption time scale – in the past, new technologies have taken 10–20 years to become commercial – this pace must be accelerated. The oil sands industry needs to improve the innovation cycle of oil sands extraction technologies. The objective here is to understand how to do this, to describe factors that encourage and discourage innovation, and to recommend strategies to enable and stimulate non-incremental innovation. It is interesting to note that despite only a few oil companies still having research laboratories and permanent research staff, abundant potentially inventive scientific, engineering, and management staff exist in oil companies. So the question becomes: what is preventing them from developing a plethora of inventions and bringing creativity to issues confronted by the oil sands industry? It does not appear to be only a technical issue but also a social one. Market, resource, and social issues lead to this result: most petroleum funding directed at near market iterations, short term incentives (increasing shareholder value), government funding matched to current industry activity and thus linked to market forces, low funding levels, culture of risk adversity and fear of risk, innovation curbed by regulatory factors or internal work overload, and high costs due to investment, variable resource quality, high capital costs, and oil price volatility.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».