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Enregistrement W2611334074

Developing a Reclamation Costing Framework for the Athabasca Oil Sands

2017· dissertation· en· W2611334074 sur OpenAlexaboutno aff
Kirsten Melnyk

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological Modeling and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil sandsLand reclamationPetroleum engineeringActivity-based costingGeologyMining engineeringUnconventional oilEnvironmental scienceEngineeringAsphaltGeographyArchaeologyWaste managementBusinessFossil fuelAccounting
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Athabasca oil sands are a significant component of the economy in Alberta. However, they also represent a large environmental risk. At the end of mining operations, companies are expected to begin closure and reclamation activities, which tend to be very costly. The reclamation costs associated with oil sands operations are currently unknown, creating the potential for unprepared operators and leaving the citizens of Alberta and other stakeholders at risk of liabilities. This thesis aims to create a method of determining the reclamation costs that can be expected for each open pit oil sands operation. A framework is proposed that can be utilized to estimate the reclamation costs associated with various operations. The framework attempts to use a logical thought progression that estimators can follow. The intent is to offer guidance from a large, “big picture” perspective down to minute details, which can then be synthesized into a cost estimate. The framework also makes use of key performance indicators for progress tracking. An example of the framework being applied to a tailings pond is included. Public policies and regulations that have been implemented in the past have been misguided in their attempts to improve the overall sustainability in the oil sands. Although the intentions were good, regulations such as Directive 074 created unrealistic targets and timelines that operators were unable to meet. This thesis discusses these issues and suggest possible improvements to future policies. The state of reclamation in the oil sands is also examined. Historical data from the Alberta Government, the Oil Sands Information Portal, and various oil sands operators is collected and analyzed. The technology being developed by Canadian Oil Sands, Syncrude, Suncor, and Canadian Natural Resources is summarized and the resulting reclamation progress is examined.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,854
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 GPT0,220
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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