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Enregistrement W2091013873 · doi:10.3997/2214-4609.20144204

Developing Engineered Geothermal Systems (EGS) in Alberta, Canada

2011· article· en· W2091013873 sur OpenAlexaboutno aff
E. Poureslami Ardekani

Notice bibliographique

RevueProceedings · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeothermal gradientGeothermal energyContext (archaeology)AsphaltGeothermal heatingOil sandsEnvironmental scienceThermal energyFossil fuelGeologyEarth scienceMining engineeringWaste managementArchaeologyEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The extraction of hydrocarbon, minerals, or geothermal resources requires extensive subsurface characterization. This process balances both locating the highest concentrations of the resource and assessing where there is a demand for those resources. In the context of the geothermal exploration being undertaken by Helmholtz Alberta Initiative (HAI), this requires that heat sources for heavy oil and bitumen production are found close to the deposits. This focuses exploration on the regions of the largest oilsand and heavy oil deposits around Lloydminster, Cold Lake, Peace River, and Fort McMurray in Alberta province, Canada (ERCB, 2010; Hein, 2006). In addition, bitumen production from the Grosmont carbonate trend (Schmitt, 2011a; b) that lies about 100 km to the west of Fort McMurray may also require large amounts of thermal energy. In all of the above applications, the geothermal energy has the potential to greatly reduce the environmental footprint of oilsand extraction. This occurs by generating heat with geothermal plants, and not burning natural gas. Heavy oil production is not the only potential consumer of energy in Northern and Central Alberta. The forestry industry also uses large amounts of thermal energy in the production of paper. Further, there are numerous isolated First Nations communities who could use geothermal energy to replace the expensive practice of transporting fuel for generators.

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 enseignants0,525
Score d'incertitude au seuil0,667

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations0
Publié2011
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Résumé présentoui

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