Notice bibliographique
Résumé
In contrast, the US uses over 95% of its barite output for the oil drilling industry, highlighting a general correlation between rig activity and barite consumption, though this ratio has been affected over the past decade due to increased horizontal drilling, which in the US currently accounts for 70% of compared with only 15% in 2004 ( Figure 3 ). It appears that increased drilling of horizontal holes per rig platform has resulted in higher consumption of barite per rig. In terms of drilling location, the Gulf of Mexico (GoM) is the largest consumer of drilling-grade barite in the world, and for a number of years this was dominated by imports of Chinese lump barite to grinding mills in various coastal locations. Indian barite supply has risen and is now believed to account for nearly one quarter of imports to the GoM. The American Petroleum Institute (API) introduced a new barite grade (SG 4.1) in August 2010, in addition to the long-standing 4.2 specification. The intention was not to replace the 4.2 grade, but to provide the end-user with choice as to which material to use. This change was driven in part by a shortage of SG 4.2 barite, especially from mines in Nevada, which is the US's primary domestic barite producing region. Drilling-grade barite is specified by the API and must meet certain SG, chemical and sizing requirements ( Table 1 ).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,019 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».