Technology Evaluation System for Detection of CO2 and CH4 in Deepwater Fields
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.
Notice bibliographique
Résumé
In the deep water pre salt Santos Basin Petrobras is interested in potential monitoring technologies for detection of carbon dioxide (CO2) in seawater at depths between 1200 and 2600 meters. At these depths, CO2 is not a gas but a buoyant liquid with densities similar to sea water, which makes detection challenging. Also potentially present with CO2 is methane (CH4), which at these depths is close to liquid-hydrate combination, which may possibly cause interference with some measurement techniques used for CO2. The Federal University of Rio de Janeiro (UFRJ), Ocean Networks Canada (ONC) and Petrobras are developing a test system where carbon dioxide (CO2) and methane (CH4) can be released in controlled amounts to a variety of test instruments at a depth of 2660 meters located over a secure Internet connection with collecting sensor and live video monitoring. So far, the project has selected several sensors developed by universities, research centers and companies around the world, using different technologies including fiber optic, acoustic and pH. Enabling this in situ real time experimentation is the ONC NEPTUNE cabled observatory. With over 800 kilometers of electro-optic cable to depths of 2660 meters the observatory provides power and Internet connectivity to hundreds of underwater instrumentation making it an ideal laboratory to evaluate technologies in situ. We will describe the design of the experiment at the Cascadia Basin site.
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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 découle