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Enregistrement W2070285759 · doi:10.2118/88641-ms

CO2 Recovery and Utilization for EOR

2004· article· en· W2070285759 sur OpenAlexaff
Kamal Morsi, John Leslie, Doug MacDonald

Notice bibliographique

RevueAbu Dhabi International Conference and Exhibition · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensSNC-Lavalin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlue gasNatural gasEnhanced oil recoveryProcess engineeringEnvironmental scienceBooster (rocketry)Petroleum engineeringComputer scienceEngineeringWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In order to replace valuable natural gas presently used for pressure maintenance ADNOC is investigating capture of carbon dioxide (CO2) from several flue gas sources and its transport to a developed field for Enhanced Oil Recovery (EOR). A study was commissioned to evaluate available technologies and determine the optimum technical and economic configuration for capture and delivery of high quality CO2 for injection. Three flue gas sources for CO2, were considered, appropriate capture technologies were chosen and a formal licensor selection process was performed. Key considerations in selection of technology and licensors were existence of successful commercial applications and utilities requirements (natural gas, power and cooling water). The process configuration chosen involves placing the absorber equipment near the flue gas sources, with a common stripping operation located at a single site. The study also included design of compression and pipeline facilities to deliver dense-phase CO2 to the nominated field, and booster pumps to raise the CO2 to required injection pressure. The paper describes the process employed to select technologies and discusses the considerations involved to arrive at the final configuration.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,462
Score d'incertitude au seuil0,343

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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