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Enregistrement W2038898027 · doi:10.4043/20298-ms

SS: Canadian: East Coast Canada R&D and Offshore Development in Northern Frontiers

2009· article· en· W2038898027 sur OpenAlexaffabout
David William Finn

Notice bibliographique

RevueOffshore Technology Conference · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological Studies and Exploration
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcticInvestment (military)Submarine pipelineBusinessFossil fuelResource (disambiguation)Energy supplyPetroleumNatural resource economicsEnvironmental resource managementEnvironmental scienceEnvironmental protectionEnvironmental planningEngineeringOceanographyGeologyEnergy (signal processing)EconomicsComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Atlantic Canada has seen the successful development of four major offshore projects in a technically-challenging frontier environment with high discovery and development costs. The response to the challenges of ice and a harsh operating environment have contributed to the growth of a significant R&D and engineering consulting capacity that is now being applied to projects in arctic, sub-arctic and other ice-covered regions. Although significant investment is being applied globally towards petroleum resource development in these environments, considerable technical challenges remain. A concerted R&D effort will be required to enable economic development of these resources. With the scarcity of arctic engineering and related capacity in the global R&D/engineering community, collaboration can minimize redundant research effort and share technology development risks and costs. This paper will present a review of some of the " arctic?? R&D capabilities and activities in Atlantic Canada, including ongoing and recently completed projects. Introduction The International Energy Agency's World Energy Outlook 2008 reference scenario projects a 45% increase in global energy demand by 2030, with hydrocarbons accounting for 80% of supply (International Energy Agency, 2008)—the world still faces a " fossil energy future??. This demand will be largely met in three ways: improved recovery from currently producing reservoirs; the development of known but previously uneconomic or low quality reserves such as shale gas and oil sands; and the discovery and exploitation of new resources in remote regions, including deep water and/or harsh environments such as the arctic. The recently-released US Geological Survey assessment of circum-arctic resources estimates that the area north of the Arctic Circle contains 1669 trillion cubic feet of natural gas, 90 billion barrels of oil and 44 billion barrels of natural gas liquids (US Geological Survey, 2008), equivalent to twice the reserves of Canada's oil sands. It is further estimated that 84% of these resources lie in offshore basins. The resources of sub-arctic regions with arctic-like engineering challenges like the Caspian Sea, Sakhalin Island, and the Labrador Shelf are not included in this assessment. The cost of exploration, drilling and transportation in these areas will make economic development challenging, and the development of new technologies and engineering solutions is central to reducing costs and enabling the safe and environmentally-sound development of these resources. Many of the challenges facing northern offshore development are already found on Canada's eastern frontier: sea ice and icebergs, cold temperatures, and severe winds and waves. The threat of iceberg scouring to the integrity of any pipeline built on the Grand Banks of Newfoundland, for example, has made the development of the 4.5 trillion cubic feet (tcf) of proven gas reserves there problematic, and perhaps uneconomic with current technology. Research and technology development that delivers new ideas, improved technology and improved economics in this environment will in some cases be directly applicable to arctic and sub-arctic regions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil0,534

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,163 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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