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Enregistrement W2979641853 · doi:10.2172/1498640

Automated High Power Permanent Borehole Seismic Source Systems for Long-Term Monitoring of Subsurface CO2 Containment and Storage

2019· report· en· W2979641853 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Energy Technology LaboratoryOffice of Fossil EnergyU.S. Department of Energy
Mots-clésBoreholeContainment (computer programming)Greenhouse gasEnvironmental scienceTest siteEngineeringMining engineeringGeologyComputer scienceGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The geologic storage of CO2 emitted from fixed sources, such as coal or gas power plants, is currently considered one of the prime technologies for short term (~50 year) mitigation of greenhouse gas emissions. The subsurface storage of CO2 for greenhouse gas mitigation will require monitoring to verify that CO2 remains effectively trapped underground, thus permanent seismic sources are needed to provide 24/7 monitoring. GPUSA Inc. has developed and successfully demonstrated numerous prototype vibratory seismic sources with power and performance far beyond any available on the market. The primary objective of this project was to validate in an operational field environment GPUSA’s powerful, low cost, automated borehole seismic source systems for the CO2 storage monitoring application. GPUSA originally proposed the building and testing of two types of permanent sources but ended up building and delivering three types of permanent seismic sources. These sources were delivered to the field test site (Carbon Management Canada’s Containment and Monitoring site near Calgary), however, only two of the systems were able to be tested before the contract ended (despite two contract extensions). The reasons for the delay were primarily weather related both at the US preliminary field test site and Carbon Management Canada site. But in the end, based upon the preliminary field testing in the US and the limited testing that was completed at the Carbon Management Canada site, the results were very impressive, and in some cases far exceeding expectations.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,918

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeObservationnel
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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