Policy Insights to Accelerate Cleaner Steam-Assisted Gravity Drainage Operations
Notice bibliographique
Résumé
The literature is replete with concerns on the environmental impact of steam-assisted gravity drainage (SAGD), but rigorous analysis of its improved environmental performance over the past 20 years remains unresolved, as well as the underlying technological reasons for this improvement. Here, we present an analysis of historical and future greenhouse gas (GHG) performance of SAGD operations in Alberta, Canada, considering for the first-time factors that affected technology deployment. Depending on the case, the results show a reduction of 1.4–24% of SAGD GHG intensity over the past 12 years. Improvements mainly arise from incremental changes adopted based on technical, environmental, socio-economic, and policy drivers. Considering these factors, we propose policy interventions to accelerate further reductions of GHG emissions. However, if similar behaviour from industry continues, anticipated GHG intensity reduction will range between 6.5–40% by 2030, leading to an intensity between 58 and 68 kgCO2e/bbl. It still remains unclear if in situ oil sands bitumen extraction will reach current conventional oil emission intensities. Thus, we suggest that the SAGD industry drastically accelerate its deployment of cleaner oil sands extraction technologies considering the policy insights proposed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».