MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2915987156 · doi:10.2118/0713-0102-jpt

Technology Focus: Unconventional Resources (July 2013)

2013· article· en· W2915987156 sur OpenAlexaboutno aff
Simon Chipperfield

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGlobal Energy and Sustainability Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNatural resource economicsGreenhouse gasFossil fuelUnconventional oilPopulationCoalGlobal warmingBusinessEconomicsEngineeringClimate changeGeologyWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Technology Focus Unconventional gas is poised to enter its Golden Age and to effect positive global change if it can meet three challenges. Consider the 7 billion people on Earth who use energy each day. Consider the World Health Organization statistic that 3% of all world health issues are related to indoor burning of fossil fuels. Consider the potential effects of global warming and the fact that gas emits less greenhouse gas than coal, currently the most prevalent energy source. As you consider this global perspective, you will recognize the biggest driver of energy demand—namely, the human desire to sustain and improve the well-being of ourselves, our families, and our communities. You will also notice the positive effect gas can have. Through 2040, we will see enormous population and economic growth that will increase energy demand by more than 40%, according to an ExxonMobil study, with gas projected to surpass coal demand in the next decade. Gas-driven changes have already begun. In fact, the use of gas instead of coal in the power-generation sector is already helping slow global carbon dioxide emissions, and, in the United States and other developed economies, emissions are actually falling. Again, unconventional gas will drive further transformation if we can overcome three critical challenges. The first is our ability to deliver the technologies necessary to unlock the vast global unconventional gas potential of more than 14,000 Tcf. For example, horizontal, hydraulically fractured wells have been a key to unlocking the shale potential in North America, but are they the ideal technology in other parts of the world, and are they ideal for coal and tight gas? The second is our ability to deliver a cost-effective, reliable, and timely energy option for the world. For upstream engineers and geoscientists, cost-effective, efficient delivery includes the development of smart, streamlined factory processes and technologies in the field and office throughout the appraisal and development phases. The third challenge is our demonstration of social responsibility, measured by the public. This will be based on our capability to leave the environment better than we found it, by providing jobs, supporting local investment, and maintaining the highest environmental standards. If we can deliver in these three areas, the Golden Age of unconventional gas will occur and make a better world. And I am confident that we will. Recommended additional reading at OnePetro: www.onepetro.org. IPTC 16608 Integrating an LNG Plant With an Unconventional Gas Supply by Chris Langley, Arrow Energy, et al. SPE 162777 What Don’t We Know About Self-Sourced Oil Reservoirs: Challenges and Potential Solutions by Steve Larter, University of Calgary, et al. SPE 163987 Optimizing Remote Unconventional Gas Exploration by Martin Rylance, BP SPE 149872 Stimulation Unlocks Coalbed Methane: Lessons Learned in India by Shahvir Pooniwala, Baker Hughes

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)0,003
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,273
Score d'incertitude au seuil0,914

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0080,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2730,131

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,235 · 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
GenreAutre

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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Petroleum TechnologyMême sujetGlobal Energy and Sustainability ResearchTravaux en français237 207