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Enregistrement W2035847107 · doi:10.1016/j.egypro.2009.02.200

U.S. Department of Energy’s Regional Carbon Sequestration Partnership Program: Overview

2009· article· en· W2035847107 sur OpenAlexaboutno aff
John Litynski, Sean Plasynski, Lee H. Spangler, Robert J. Finley, Edward N. Steadman, David A. Ball, Kenneth Nemeth, Brian McPherson, Larry R. Myer

Notice bibliographique

RevueEnergy Procedia · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon sequestrationCarbon capture and storage (timeline)General partnershipEnvironmental scienceFossil fuelScale (ratio)BusinessGreenhouse gasCapital costEnvironmental resource managementEnvironmental protectionEngineeringWaste managementClimate changeGeographyCarbon dioxideFinanceCartographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The U.S. Department of Energy (DOE) has formed a nationwide network of seven regional partnerships to help determine the best approaches for capturing and permanently storing gases that can contribute to global climate change. The Regional Carbon Sequestration Partnerships (RCSPs) are tasked with determining the most suitable technologies, regulations, and infrastructure for carbon capture, transport, and storage in their areas of the country and parts of Canada. The seven partnerships include more than 350 state agencies, universities, national laboratories, private companies, and environmental organizations, spanning 42 states, two Indian nations, and four Canadian provinces. The Regional Partnerships initiative is being implemented in three phases: Characterization Phase (2003–2005): The objective was to collect data on CO2 sources and sinks and develop the human capital to support and enable future carbon sequestration field tests and deployments. The completion of this Phase was marked by release of the Carbon Sequestration Atlas of the United States and Canada-Version 1 which included a common methodology for capacity assessment and reported over 3,000GT of storage capacity in saline formations, depleted oil and gas fields, and coal seams. Validation Phase (2005–2009): The objective is to plan and implement small-scale (<1 million tons CO2) field testing of storage technologies in areas determined to be favorable for carbon storage. The partnerships are currently conducting over 20 small-scale geologic field tests and 11 terrestrial field tests. Development Phase (2008–2018): The primary objective is the development of large-scale (>1 million tons of CO2) Carbon Capture and Storage (CCS) projects, which will demonstrate that large volumes of CO2 can be injected safely, permanently, and economically into geologic formations representative of large storage capacity. Even though the RCSP Program is being implemented in three phases, it should be viewed as an integrated whole, with many of the goals and objectives transitioning from one phase to the next. Accomplishments and results from the Characterization Phase have helped to refine goals and activities in the Validation and Deployment Phases. The RCSP Program encourages and requires open information sharing among its members by sponsoring both general workshops and meetings to facilitate information exchange. Although each RCSP has its own objectives and field tests, mutual cooperation has been an important part of the Program thus far. The primary goal of the RCSP initiative is to promote the development of a regional framework and the infrastructure necessary to validate and deploy carbon sequestration technologies within each Partnership’s region.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,264

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,006

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations37
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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