World trends and innovations in production asset management—case studies from Australia and North America*
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
Australia is transitioning to become an energy superpower—the $43 billion Gorgon LNG project and the other comparably-sized projects lining up behind the Gorgon project confirm this. There are predictions that around $80 billion of CAPEX on LNG projects will be approved for expenditure for the 2010 financial year with much more to be invested in the following years. And, we are on the cusp of further coal seam gas developments in Queensland, which could see annual production rise from 130 to more than 3,000 petajoules per annum once the infrastructure is in place. What are the skills needed to realise the true potential of these investments? An appropriate asset management plan is key. Asset management is more than the provision of maintenance services—it is about developing a systematic approach to managing an asset during its life and achieving the outputs required by the owner of the asset. Program and project management of brownfield capital works, maintenance services and infrastructure projects are also essential technical capabilities to help meet the demand of the burgeoning LNG and coal seam gas industries. These skills will determine who can deliver on schedule, or ahead of it. The other key capability will be mobilising, managing and retaining people. There is speculation that the Queensland coal seam gas industry alone will generate approximately 12,000 jobs. The industry needs to be prepared to be innovative in engaging, training and upskilling people. As the only true global resources and industrial provider in Australia, Transfield Services will share its key learnings on effectively managing assets, projects and people from its work with clients including Canada’s largest energy company, Suncor Energy.
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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