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Enregistrement W4200046814 · doi:10.2118/1121-0032-jpt

The Changing Role of Education in the New Era of Energy

2021· article· en· W4200046814 sur OpenAlexaboutno aff
Judy Feder

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMidstreamStraddleEngineeringWorkforceWork (physics)Upstream (networking)PetroleumPetroleum industryPublic relationsPolitical scienceBusinessMarketingLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To say that the next generation of workers and leaders in our industry will be confronted by challenges unlike any we have known before is likely an understatement. For the foreseeable future, the list below provides a glimpse of what lies ahead. - An industry whose engineering and scientific foundation are still valid and necessary after 100 years but whose aversion to change has left it struggling to catch up in some areas, most notably in digital transformation (although significant progress has taken place in the past 18 months because of the pandemic) - The paradox of a world that will use fossil fuels to meet a large proportion of its energy demand for the foreseeable future while addressing the negative public and political perception of an industry tied to global climate change - Oil and gas companies morphing into “energy” companies, and petroleum engineers and geoscientists increasingly becoming known as “petrotechnical professionals” (PTPs) - The reality that petroleum engineering roles have expanded to straddle upstream, midstream, and downstream, whereas petroleum engineering programs are mostly geared to upstream and, more particularly, reservoir engineering - The replacement of Baby Boomers with Gen Zers who have an approach to work styles, life, and values generally different from the workforce they will need to lead This labyrinth of challenges, which is raising anxiety and questions about the future of petroleum engineering (PE) education, generated much interest and numerous ideas in the “Future Leaders’ Challenges and Educational Road Map” technical session at the 2021 SPE Annual Technical Conference and Exhibition (ATCE) in September. The papers in the session focused on what academia (and industry) can do to nurture the leaders of the future. A common thread was the need to enable students to not only sur-vive but also thrive as they transition into an evolving industry. The authors discussed issues they believe academia can control and govern—i.e., upgrading education and restructuring academic units—and issues such as demand changes, oil prices, and world politics that are beyond academia’s control. They also expressed agreement that certain elements within teaching and learning practices need periodic modifications—and sometimes serious paradigm shifts or even radical changes. Trends: What’s New (or Not) Paper SPE 205964 asked a rhetorical question, “Is it the end of an era or a new start?” Tayfun Babadagli, professor of petroleum engineering at the University of Alberta, pointed out that beginning with the first publication of an article on PE education in 1937, periodic reviews and evaluations—generally corresponding to industry downturns and drops in enrollment—have questioned whether PE programs should be removed from universities or restructured, depending on local conditions and industry needs. Following the 2014 crisis and a sharp decline in PE enrollments, several SPE papers suggested modernization options and changes in education that included options for local needs in certain geographic areas, field-based education, use of visual tools, and information technologies for smart wells and fields at a graduate (MSc) level. Inclusion of training in geothermal engineering was suggested in 2015. In the past couple of years, digital information sciences and new applications of PE sciences and subsurface storage and groundwater hydrology have been suggested.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,512
Score d'incertitude au seuil0,154

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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