Integrated Operations (IO) in Mining and Oil and Gas, What can we learn from each other?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The objective of the paper is to compare and contrast the progress made in the implementation of IO in mining and oil and gas. IO or Digital Oilfield (DOF) has been a major performance improvement initiative in the oil and gas sector for over ten years with many examples now in place. IO for mining has seen a slower uptake with relatively few examples over the last five years. This paper will cover IO implementation examples from Mining in Australia and Chile and in Oil and Gas from Australia, Canada and Europe. This paper will explore the similarities and difference in approach for the implementation of IO in mining and Oil and Gas. Specifically it will discuss: Common drivers for IO in mining and oil and gas. Similarities between the application of IO Differences in the application of IO Single site versus a value chain approach. Remote control versus an operational support model. Characteristics of a successful implementation in both Mining and Oil and Gas. Key common lessons learned. The results will be drawn from IO implementations in Iron Ore and Copper mining and from land based LNG and oil sands operations. The following items will be covered: The use of remote collaboration, operations and engineering support in both mining and oil and gas. The use of remote control in land based operations in both mining and oil and gas. A comparison of the LNG value chain with the Iron Ore value chain. A comparison of the water cycle management in copper mining with the steam management in SAGD operations. Key conclusion on the similarities and difference of IO in mining and oil and gas.
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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 ».