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Enregistrement W2324566513 · doi:10.2118/0912-0034-jpt

Oil Sands Get Wired - Seeking More Oil, Fewer Emissions

2012· article· en· W2324566513 sur OpenAlexaboutno aff
Stephen Rassenfoss

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOil and Gas Production Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil sandsAsphaltElectricityResource (disambiguation)Steam-assisted gravity drainageCoalProduction (economics)Synthetic crudeCrude oilElectric heatingFossil fuelUnconventional oilOil reservesEnvironmental sciencePetroleum engineeringSteam injectionPetroleumWaste managementEngineeringComputer scienceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heavy oil technology Two projects in Canada are out to show that oil sands production need not remain in the steam age. Both are powered by electricity, though they use it quite differently. The motivations are the billions of barrels of crude in formations where current methods are not practical or economic, and a desire to find a way to produce heavy crude with less energy and water. No one is talking about replacing steam for heavy oil production—it is an extremely efficient method for delivering the heat needed to reduce the viscosity of the heavy crude called bitumen. But the potential payoffs for finding a workable alternative is huge. Of the total bitumen resource in the ground in Alberta, 7% is shallow enough to be mineable, said Todd Zahacy, senior engineering consultant for exploration and production at C-FER Technologies. While production using in-situ extraction techniques from deeper reserves has recently exceeded the output from mining, only about 9% of that vast resource is counted as reserves in Alberta’s 2012 survey of its oil, gas, and coal resources. “There is a massive prize out there if you can go after those areas that are not currently technically producible,” said Zahacy, with the research and testing company that has been evaluating electric methods for a client. The goals of these two programs are electric-powered heating methods capable of eliminating the costly equipment needed to produce steam and process large volumes of water on site. Lower-temperature methods may also reduce energy use and open up access to underground formations not suited for high-pressure steaming. The search for electric-powered heating in heavy oil fields goes back decades, but no one has made it work on a commercial scale. Les Little, executive director of energy technology for Alberta Innovates, has long followed the experiments with electric heating technology, and he knows many question if it can be more successful this time. The government technology promotion agency is backing another round of testing, though, because he said this technology “is not your dad’s electrical heating system.” The province is putting up more than USD 23 million from the Climate Change and Emissions Management Corporation—the government arm is funding half the budgeted cost—because the two electric-powered heating projects could reduce the environmental impact of heavy oil production as measured by water use and carbon dioxide emissions. That is a potent motivation in Alberta. Projects critical to tapping the oil sands, such as the Keystone pipeline running from western Canada to US Gulf Coast refineries, have been threatened by environmentalists who point out the energy and water required for heavy oil extraction mean it has a larger environmental impact than conventional production.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,784
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0590,016

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations14
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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