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Enregistrement W2076412998 · doi:10.2118/126421-ms

A New Classification System For Evaluating CO2 Storage Resource/Capacity Estimates

2009· article· en· W2076412998 sur OpenAlexaboutno aff
Charles D. Gorecki, Yevhen Holubnyak, Scott C. Ayash, J. Michael Bremer, James A. Sorensen, Edward N. Steadman, John A. Harju

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Energy Technology LaboratoryU.S. Department of Energy
Mots-clésResource (disambiguation)Context (archaeology)Carbon sequestrationProcess (computing)Work (physics)Scale (ratio)Carbon capture and storage (timeline)Computer scienceEnvironmental scienceCoalMining engineeringEarth scienceCarbon dioxideEngineeringGeologyWaste managementGeographyClimate change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Carbon dioxide (CO2) storage estimates are a critical component of the decision-making process when considering the implementation of large-scale CO2 storage in the subsurface. In order to compare storage resource/capacity estimates, both the scale of the estimate and the type of estimate must be considered. To date, the classification of resources and commodities has been used almost exclusively for valuable materials that can be economically extracted from the subsurface, e.g., hydrocarbons, metal ore, coal, etc. These industries have benefited from the establishment of classification systems with consistent terms and definitions that have gained international acceptance and allow for systematic accounting and comparison of resources across geological, geographical, and jurisdictional boundaries. As the carbon capture and storage (CCS) industry grows, there is increasing need for an accepted classification system that describes the available CO2 storage resource. While the classification systems used in the mining and hydrocarbon industries have elements that are instructive and sometimes indirectly applicable with respect to CO2, the direct application of those systems is largely insufficient. This is because, in the context of geological CO2 storage, the desired resource is not something to be removed from a subsurface reservoir but rather the accessible pore volume of the reservoir itself. Although much work has been accomplished, particularly by the Carbon Sequestration Leadership Forum (CSLF), and the U.S. Department of Energy (DOE) in the Carbon Sequestration Atlas of the United States and Canada, inconsistencies in definitions related to CCS exist between groups, and a widely accepted set of definitions for discussing CO2 storage resource and capacity has not yet been established. In order to move the CCS industry toward a useful set of definitions and provide a consistent set of terms, an improved classification system has been developed to not only address the level of the assessment but also the scale at which the assessment was made.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,754
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,329
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.

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

Citations19
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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