Comprehensive Energy Price Model Including Deepwater Drilling Risk
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Relying solely on traditional drilling technology to estimate the world’s proven Oil Reserves denies the likelihood that billions of barrels of unfound oil lay just outside the industry’s technological reach. With substantial financial and legal assistance and government support to develop newer technologies like Deep-Water Drilling (DWD), the major oil companies and the US White House are confident that new fields can be brought into production that should increase supplies and stabilize or lower energy prices. Each new find, they estimate, will help increase the world’s proven oil reserves allowing investors and consumers to feel more optimistic about providing for their future energy needs. It is also hoped that this new technology will lead to safer, more economic and environmentally appealing exploration and production methods (Belhaj, et al)1. Pertinent questions arise as to what impact BP’s tragic oil spill may have on the future of Deep-Water Drilling and on the future of energy prices? Does industry have the technology to successfully and economically exploit fields using DWD? What role should governments play in regulating dangerous, environmentally unsound drilling practices? Should regulations be allowed to impede progress? Identifying DWD as having a major influence on cost and being a critical parameter in any energy equation, the authors answer these questions and present two models that pessimistically and realistically describe the future role of DWD in places like China, India and Brazil over the next 50 years – places with growing populations and economies, but little government oversight. Conclusions are reached with a discussion about the need for DWD in the current economic slowdown in advanced economies that have witnessed decreased oil demand and why traditional models affecting energy prices have been unsuccessful in predicting the current high energy prices.
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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 ».