Critical success factors of CBM development - Implications of two strategies to global development
Notice bibliographique
Résumé
The US currently gets almost 30% of its gas from unconventional resources and CBM makes up 10% of this, with projections of strong future ramp up. One strong indicator is drilling activity for CBM, which is rapidly growing in the U.S and Canada. In 2007, it is estimated that there was 20% increase of CBM completions in the North America. This helps make the US one of the leaders in CBM and a model for other countries hoping to develop CBM. The North American model exists due to the extensive infrastructure; strong gas prices, strong demand and a declining conventional resource base. Outside of the North America, another key region for CBM is Australia. The country contains about 30 coal-bearing basins, mostly Permian and Mesozoic in age. Based on IHS data, proven reserves in Australia have been estimated at about 10 tcf of gas. Adequate exploration efforts can potentially increase this number to 100 tcf level. However, the two locations are very different from a business model or strategy stand point. In North America, the CBM business is run by traditional oil and gas companies. To monetize the production, CBM producers utilize exiting gas transportation systems and distribution networks. They compete with other sources of supply. While in Australia, the power market and lack of alternatives drive the need from CBM. A typical Australian CBM project is led by a power generation company who moves upstream only to get fuel for power and energy. This tends to be an integrated effort with the company involved in the CBM well site, water management facilities, a 100 km gas transmission pipeline, and the power generation plant. A review of the global database of potential and other active CBM plays indicates that these two strategies/models are applicable in other areas and could also provide some guidance into development of new areas.
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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 ».