Notice bibliographique
Résumé
Rising fuel costs, stricter environmental regulations and an increased desire for corporate transparency by stakeholders are forcing organizations to be more sustainably focused in all aspects of their business. This is especially true for organizations operating in energy intensive and environmentally controversial industries such as oil and gas extraction and production. For organizations operating in Canada and the US where communities and resources are spread out over a large landmass, focusing on vehicle fleets with a sustainability lens has become increasingly popular over the last decade as a way to decrease costs and environmental impact. The purpose of this report is to analyze Enerplus Corporation’s vehicle fleet which is used for oil and gas operations in Canada and the US. Using data provided by Enerplus in conjunction with supplementary research this report identifies the difference in capital costs and emissions for gasoline and alternative fuel vehicles (AFVs) including compressed natural gas (CNG) and liquefied petroleum gas (LPG). It was found that CNG offers the most cost savings and creates the least amount of carbon emissions. Fueling logistics are also assessed for each AFV based on Enerplus’ operations locations along with information outlining costs and considerations for implementing private refueling infrastructure in addition to a discussion on mobile refueling services. The regulatory environment for both Canada and the US is also explored to better understand government action toward emissions from vehicles and emissions from industry. The concept of eco-driving is also discussed with cases presented to understand how non-aggressive driving behavior can result in decreased fuel consumption and accident risk. It was found that eco-driving can be attributed to decreasing fuel consumption by 6 percent and accident frequency by 35 percent. To conclude, recommendations for Enerplus from the author are included based on the findings of this report.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».