Partial Least Squares Regression of Oil Sands Processing Variables within Discrete Event Simulation Digital Twin
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Notice bibliographique
Résumé
Oil remains a major contributor to global primary energy supply and is, thus, fundamental to the continued functioning of modern society and related industries. Conventional oil and gas reserves are finite and are being depleted at a relatively rapid pace. With alternative fuels and technologies still unable to fill the gap, research and development of unconventional petroleum resources have accelerated markedly in the past 20 years. With some of the largest bitumen deposits in the world, Canada has an active oil mining and refining industry. Bitumen deposits, also called oil sands, are formed in complex geological environments and subject to a host of syn- and post-depositional processes. As a result, some ores are heterogeneous, at both individual reservoir and regional scales, which poses significant problems in terms of extractive processing. Moreover, with increased environmental awareness and enhanced governmental regulations and industry best practices, it is critical for oil sands producers to improve process efficiencies across the spectrum. Discrete event simulation (DES) is a computational paradigm to develop dynamic digital twins, including the interactions of critical variables and processes. In the case of mining systems, the digital twin includes aspects of geological uncertainty. The resulting simulations include alternate operational modes that are characterized by separate operational policies and tactics. The current DES framework has been customized to integrate predictive modelling data, generated via partial least squares (PLS) regression, in order to evaluate system-wide response to geological uncertainty. Sample computations that are based on data from Canada’s oil sands are presented, showing the framework to be a powerful tool to assess and attenuate operational risk factors in the extractive processing of bitumen deposits. Specifically, this work addresses blending control strategies prior to bitumen extraction and provides a pathway to incorporate geological variation into decision-making processes throughout the value chain.
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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) | 0,000 | 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 découle