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Enregistrement W2174237385 · doi:10.4043/23850-ms

Best Practice in Arctic Development Concept Selection - How to Avoid the Traps

2012· article· en· W2174237385 sur OpenAlex
Chris Mole, Mike Paulin, Amy Sturge

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueOTC Arctic Technology Conference · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensIntecsea (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceArcticSelection (genetic algorithm)Process (computing)Key (lock)Set (abstract data type)The arcticField (mathematics)Development planOperations researchRisk analysis (engineering)Process managementEnvironmental resource managementEnvironmental scienceEngineeringGeologyBusinessCivil engineeringArtificial intelligenceOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The process of selecting a field development concept following a discoveryinvolves a complex iterative interaction between its key elements ofsubsurface, drilling and completions, surface facilities, and commercial andregulatory considerations. The objective being to understand how differentrisks and uncertainties impact each scenario, leading to the final selection ofthe tsingle concept that best balances the key elements and extracts maximumvalue for all stakeholders. A recommended procedure for Arctic concept selection has been developed, using a building-block approach matched with a practical and systematic methodfor understanding the key drivers and uncertainties in a project. In order tocomplete this type of anyalysis, experienced professionals are equipped with atoolkit and set of processes that allow a disciplined approach to only doingwork that is focused on each decision that has to be made. This then leads tothe development of a decision based plan to extract the maximum value from anyopportunity. Also discussed are some of the common traps that can befall a conceptselection study such as: solving the wrong problem due to an inadequate projectframe; utilizing incorrect, invalid or out of date data; having inadequatesystems and tools in place to maintain focus and alignment; an inability toarticulate key insights; a lack of team integration; and finally the dangers ofan activity based workscope instead of a decision based one. Introduction Recent studies have estimated that 25% of the world's petroleum reserves arelocated in Arctic waters. Current energy demand has promoted renewed interestin the exploration and field development of offshore hydrocarbon basins inArctic and ice covered waters of the northern hemisphere. With the oilindustry's continued quest for oil and gas in frontier offshore locations, several developments have taken place in regions characterized by seasonal icecover and the presence of icebergs including the US Beaufort, North Caspian, Sakhalin Island, and the east coast of Canada. These new frontier developmentshave a higher cost per barrel than traditional developments. With thisknowledge, it becomes even more important to make good robust decisions whenanalyzing projects to invest in and maximize the value of capital employed. Additionally frontier basins have a lack of benchmark data to give confidencein development costs and schedules - the old " norms" simply don't apply inthese cases.

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.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,684
Score d'incertitude au seuil0,640

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,255 · 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