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Enregistrement W2042409751 · doi:10.2118/121775-ms

Role of Conventional and Unconventional Hydrocarbons in the 21st Century: Comparison of Resources, Reserves, Recovery Factors and Technologies

2009· article· en· W2042409751 sur OpenAlexaboutno aff
István Lakatos, Julianna Lakatos Szabo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueCoal and Coke Industries Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnconventional oilPetroleum engineeringNatural gasFossil fuelEnvironmental scienceCoalbed methaneOil shaleProduction (economics)Tight oilShale gasOil sandsMethaneOil reservesNatural resource economicsPetroleumWaste managementGeologyEngineeringEconomicsCoalChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The paper deals with the availability of natural hydrocarbons until 2100. Starting point of the evaluation is that the global demand will not be met by production of conventional oil and gas. Basis of the discussion is the comparison of available resources and reserves, recovery factors and technologies. The analysis comprised oil shale, tar sand, gas shale, tight sand gas, coalbed methane and gas hydrates. Taking the data of competent organizations into account, obviously the global resources of unconventional oil and gas significantly exceed the availability of conventional natural hydrocarbons in spite of the fact that their recovery efficiency is extremely low. Although the production cost (operation expenditure) of unconventional hydrocarbons is usually much higher than those of the conventional ones, industrial scale production of tar sand oil, tight sand gas and coalbed methane has started over two decades ago and their contribution to total oil and gas production is already substantial in several countries (US, Canada). The authors stated, however, that wider application of sophisticated technology to recover unconventional hydrocarbons needs more extensive and intensive R&D activity and further, new paradigms are necessary in education, research, production, field management, and governmental regulation.

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 enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,280

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations12
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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