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Enregistrement W2918031264 · doi:10.2118/0517-0022-jpt

E&P Notes (May 2017)

2017· article· en· W2918031264 sur OpenAlex
Joel Parshall, Stephen Whitfield, Trent Jacobs

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOil and Gas Production Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceDrillingPresentation (obstetrics)Big dataPetroleum industryFossil fuelWork (physics)EngineeringEngineering managementComputer scienceWaste managementMechanical engineeringEnvironmental engineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

E&P Notes Nanotechnology Could See Big Future in Water Cleanup Joel Parshall, JPT Features Editor Nanotechnology could have a big future as a tool for upstream oil and gas and other industries to use to clean up contaminated water, Professor Michael S. Wong of Rice University, Houston, told the SPE Gulf Coast Section’s R&D Study Group recently. Wong, chair of the university’s chemical and biomolecular engineering department, said that the multidisciplinary nanotechnology field has sufficiently matured to enable researchers and practitioners to envision real prospective solutions to water contamination problems. Water is by far the largest byproduct of the fossil fuel industry. Wong’s presentation noted that in the US, oil industry well operations produce in aggregate approximately 10 times as much water as they do oil, and in Canada the water/oil ratio is 14 to 1. Workforce Education Key To Understanding Drilling Data Stephen Whitfield, Senior Staff Writer In trying to remove risk and uncertainty from drilling and improve their overall drilling efficiency, operators are developing more reliable analytic capabilities and adopting novel sensor and data-streaming technologies to help them process the massive amounts of data coming from their wells. An industry expert said that workforce education will be critical to helping companies adapt to a changing data landscape and optimize their operations. At a presentation held by the SPE Drilling and Uncertainty Technical Section, Eric van Oort discussed the issues involved in analyzing data for drilling optimization, and the work being done at the University of Texas at Austin to help ease the process. Van Oort is a professor of petroleum engineering at the UT-Austin and a former onshore gas technology manager at Shell. Digital Image Correlation: A New Way To Look at Hydraulic Fracturing Trent Jacobs, JPT Digital Editor Digital image correlation (DIC) is routinely used in modern mechanical engineering to analyze the strength of building materials. Geologists have used the technology for the same reason in the study of mines. Now, researchers from the University of Louisiana at Lafayette are making the case that DIC can also help petroleum engineers—specifically those in the business of hydraulic fracturing. The ultimate aim: an index of unconventional rock types based on a quantification of their ability to be stimulated, or what oil and gas producers simply call “fracability.” DIC technology has a few variations, but this application involved the coupling of a high-speed camera with commercial change-tracking software. This simple approach allowed researchers to see frame-by-frame how lines of strain building up inside compressed rock samples directly correlated to where fractures would form a few seconds later.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,603
Score d'incertitude au seuil0,391

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,255 · 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