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Enregistrement W2039167611 · doi:10.2118/0711-0037-jpt

Shale Gas: Promising Prospects Worldwide

2011· article· en· W2039167611 sur OpenAlexaboutno aff
Robin Beckwith

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil shaleGeological surveyChinaShale gasPetroleumMiddle EastGeologyUnconventional oilMining engineeringGeographyArchaeologyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shale gas is everywhere. China's estimated technically recoverable shale gas resources, at 1,275 Tcf, are almost 50% greater than those touted in the US. Argentina, with 774 Tcf, contains 150 Tcf more than all of Europe. These numbers were spelled out in “World Shale Gas Resources: An Initial Assessment,” a study released April 2011 under the auspices of the US Energy Information Administration (EIA), which commissioned the study from Advanced Resources International (ARl). China, in fact, ranks first in shale gas resources, followed by the US, Argentina, Europe, Mexico, South Africa, Australia, and Canada. Although the study is preliminary and excludes areas like Russia and the Middle East, there is no doubt shale gas resources exist in abundance worldwide. The numbers ARl arrived at are rough. With more extensive data and more time to assess it, ARl stated, the amounts would be higher. However, Donald L. Gautier, chief of the US Geological Survey (USGS) World Petroleum Project, introduced a note of caution regarding the EIA study's figures. The USGS is in the midst of its own assessment of global continuous accumulations, including technically recoverable gas from source rock systems such as gas shales. Initial results from the first basins assessed will be released within the next few months. According to Gautier, the USGS approach, which is geologically based, probabilistic, and emphasizes application of well performance data from analog shale plays in North America, is quite different from that of ARI. “I wouldn’t be at all surprised if the results are as different as the methodology,” he said. Shale Gas Economic Requisites While shale yields approximately 20% (4.8 Tcf in 2010, according to the EIA) of US natural gas consumption, this resource has yet to contribute more than negligibly in regions elsewhere. Yet many countries, buoyed by and in some cases participating in US shale gas exploitation, appear poised to initiate shale gas development within their borders. However, with a lack of shale drilling and completion services, as well as gas production and transportation infrastructure, promising shale gas reservoirs need at least five to 10 years before production would be economic.

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 enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,293

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0870,020

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations22
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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