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Enregistrement W2944140571 · doi:10.1016/j.procir.2019.01.029

Carbon Footprint Estimation for Oil Production: Iraq Case Study for The Utilization of Waste Gas in Generating Electricity

2019· article· en· W2944140571 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProcedia CIRP · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGlobal Energy and Sustainability Research
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFossil fuelCarbon footprintWaste managementElectricity generationEnvironmental scienceElectricityAssociated petroleum gasUnconventional oilEnvironmental engineeringGreenhouse gasPetroleum engineeringEngineeringNatural gasGeologyPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oil is the main energy resource on earth since its discovery, and Iraq depends mainly on crude oil to generate electricity. The process of oil extrusion differs depending on the physical nature and the accessibility of the reservoirs. In Iraq as a case study, the production of oil is easier, and relatively cost effective due to its high pressure which makes oil emerge to the surface with minimum effort compared to other deep reserves. Oil production is usually connected with high waste. In this study case, the main issues addressed are the waste of oil production and the associated gas as a co-product. Associated gas is a blend of hydrocarbons dissolved in the oil under high pressure underground reservoirs. It is naturally released when crude oil is brought to the surface under low pressure [1]. The aim of this study is to estimate the carbon footprint of crude oil production in Iraq. It considers the associated gas, a part of the production lifecycle in order to propose an alternative energy utilization solution that can reduce the energy waste as well as the carbon footprint. The energy estimation is then used to substitute the equivalent generated electricity from fossil fuel. Basic mathematics is used to estimate the potential energy of the flare gas in order to evaluate the equivalent energy losses. Umberto software is used to estimate the carbon footprint for both flared gas and the electricity generation based on kWh. While the flared gas can be reprocessed to avoid energy waste, this has its own drawbacks. The main drawback of this solution is that the gas needs to be liquefied in order to be efficiently transported. This, as a result, implies a high energy consumption as well as carbon dioxide emissions in both processing and transportation. The outcome of this study is to utilize the flared gas in generating electricity instead of the adopted method of using fossil fuel. This solution potentially saves about 50 million tons of carbon dioxide annually as per todays production rates.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,415
Score d'incertitude au seuil0,354

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,278 · 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