One Company’s Upstream Water Resources Management Guide
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Water is a necessity for society, economic development, and the well-being of the environment. Freshwater is not distributed equally around the world, and consequently many regions experience seasonal or longer-term water shortages or excesses. With increasing population and growth in economic development, stress on water supplies is contributing to natural water shortages in some regions. While water use in the petroleum industry is not intensive on a regional basis relative to other users, it can be material at the local scale. Thus water resource management is increasingly recognized as a priority area for global operations. While water issues are often highly location and situation-dependent, our company has developed a standardized guide to water resource management for Upstream oil and gas production projects and operations. The Guide provides environmental, regulatory and socioeconomic (ER&S) practitioners with a consistent and effective methodology to identify, assess and manage water resources-related risks (and opportunities). The Guide has four steps, each with embedded and scalable tools for application by ER&S advisors, local operations advisors, and Corporate subject matter experts; these are: Data Acquisition, Data Analysis, Risk Assessment and Risk Management. Rather than develop an entirely new management system, the Guide was designed to complement existing internal environmental and socioeconomic management and risk assessment/mitigation systems and processes. Application of the Guide is anticipated to result in the enhanced recognition and management of water resources-related risks, decreased capital and operating costs, fewer project and operational delays, improved environmental performance, and a sustained social license to operate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».