Three Step Plan to Put Canada at the Front of the Petroleum Sector's Race to Net-Zero
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Globally, the oil and gas industry, directly and indirectly, accounts for 42% of global emissions, according to a Mckinsey study. In Canada, the oil and gas industry is the single biggest source of Greenhouse Gas (GHG) emissions, contributing 10% to the country's total gas emissions. At the same time, the sector is crucial for Canada's growth, accounting for 5% of its GDP and generating employment for several thousands. It is then no surprise that the industry is under tremendous pressure to produce energy with reduced emissions. AI plays a pivotal role in helping the oil and gas industry to reduce their emissions. In fact, the WEF estimates that with AI the oil and gas industry can reduce 350 million tonnes of CO2 emissions and 800 million gallons of water consumed by 2025. When it comes to process and asset optimization, oil and gas companies can reduce greenhouse gas emissions by 20% with minimal capital investment. However, deploying AI is not without challenges. If not implemented properly, it can prevent the company from realizing the benefits of the deployment. In fact, Gartner says that 85% of the AI projects will continue to fail by 2022. World Economic Forum states that 36% of oil and gas companies have already invested in big data and analytics. However, only 13% use the insights from this technology to drive their approach towards the market and their competitors. Both of these point to companies applying the technology in a piecemeal manner and how a lack of lack of effective strategy can make it challenging to accomplish the desired goals. In this presentation, Humera Malik and Forogh Askari will outline the three-step plan for oil and gas companies to effectively deploy AI across their operations that augments their workforce with AI insights to accelerate their sustainability efforts in the race to net zero.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,055 | 0,020 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».