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Enregistrement W2918555642 · doi:10.2118/0319-0062-jpt

An Actionable Path for Oil and Gas in the Fight Against Climate Change

2019· article· en· W2918555642 sur OpenAlexaff
Nansen G. Saleri, Christine Ehlig‐Economides, Howard J. Herzog

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGlobal Energy and Sustainability Research
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUpstream (networking)Greenhouse gasClimate changeNatural resource economicsFossil fuelDownstream (manufacturing)PremisePetroleum industrySine qua nonBusinessEconomicsEnvironmental sciencePolitical scienceEngineeringMarketingLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Special Section: The Value and Future of Petroleum Engineering Global climate concerns, amplified in the public consciousness by a steady stream of violent weather events such as hurricanes and California wildfires, are generating a new set of realities for the energy industry. The oil and gas upstream sector, accounting for approximately 60% of current world energy needs, faces existential threats to its market share—where inaction and/or insistence on marginal improvisations on past practices do not offer constructive and, ultimately, impactful solutions that the industry is most capable of delivering. Central to the issues at hand are questions that demand unambiguous answers: What should be ambitious yet achievable goals for the upstream industry over the short and long term (e.g., by the year 2050) and what specific programs in the spirit of an Apollo project for oil and gas should be envisioned? The often-cited argument that upstream companies are “extractors and not emitters,” and thus its responsibility in climate matters confined only to the extraction process, is shortsighted and dilutes steps that could be taken to maintain the industry’s leading role and capacity in providing the world’s energy supplies. Net GHG Emissions As a basic premise, it is the net emissions of all greenhouse gases (GHG), not just CO2, that drive climate change. Hence, the upstream industry’s overriding goal should be reduction and eventual elimination of net GHG emissions. Here the key operative words are “net GHG emissions,” a distinction worth highlighting. This opens up numerous GHG management options, including CO2 capture and storage (CCS), utilization, and removal (CDR) pathways such as afforestation, reforestation, and bio-energy with CCS. This diverse portfolio enhances the ability of both market forces and new technologies to produce evergreen solutions for reducing net GHG emissions. Equally flawed as the “upstream are only extractors” notion is the idea that the oil and gas industry should be accepting a carbon-free world energy model fueled 100% by renewable energy sources. While renewables are an important part of the solution in addressing climate change, they are nowhere nearly capable of replacing what oil and gas offers in support of the modern lifestyle. Substantive life-style sacrifices, however, are unlikely at a global scale and so should not constitute the underlying assumption for an ecofriendly energy future. As a further tenet for clean energy, electric vehicles, power grids (currently 85% fueled by fossil and nuclear), and battery manufacturing plants should also be judged on net emission standards. There are no silver bullets in the fight against climate change. We need every bullet in our arsenal. Eliminating certain solution pathways, such as nuclear or fossil fuels, just makes a difficult task much more difficult and expensive. By the same token, the prospect of oil and gas playing an active role will only enhance the odds of achieving the ultimate goal—to have a positive, substantive impact on climate change.

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 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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,832
Score d'incertitude au seuil0,257

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, 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
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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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