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Enregistrement W4240681973 · doi:10.2118/156676-pa

Water Use in Canada's Oil-Sands Industry: The Facts

2013· article· en· W4240681973 sur OpenAlexaffabout
Stuart Lunn

Notice bibliographique

RevueSPE Economics & Management · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensImperial Oil (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil sandsEnvironmental scienceAsphaltPetroleum industrySteam-assisted gravity drainageProductivityUnconventional oilGroundwaterHydrology (agriculture)GeologyFossil fuelEnvironmental engineeringWaste managementGeographyArchaeologyEngineeringGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Canada's oil-sands industry is often perceived as having poor environmental performance. One focus area is the use of water for oilsands production. Bitumen from oil sands is produced by surface mining or by in-situ thermal extraction. Both technologies are water-based. The oil-sands deposits are situated in northern Alberta, where the river basins have 87% of the provincial average annual water supply but only have 13% of the demand. Oil-sands operators have made significant progress in improving freshwater use productivity (intensity), and water use represents a small percentage of natural supply. For in-situ production, the 2010 freshwater use productivity for the industry was 0.43 units of freshwater per unit of bitumen produced. As an example of continuous improvement, the Imperial Oil Cold Lake in-situ oil-sands operation has improved freshwater use productivity by 90% since 1985 through produced-water recycling and the use of deep saline groundwater. The in-situ oil-sands industry will remain a relatively small water user into the future (2030) using an estimated 0.04 to 0.09% of available supply from the three river basins where it is situated. For oil-sands mining, most of the source water comes from the Athabasca River. The average water-use productivity for oil-sands production between 2006 and 2011 was 2.5 units of Athabasca River water per unit of bitumen and synthetic crude oil produced (3.6 for all freshwater sources). In 2011, the oil-sands mining industry used 0.54% of the annual Athabasca River flow and 3% of the lowest 2011–2012 winter weekly flow. For growth forecasts to 2030, it is estimated that the oil-sands mining industry will require 1.4% of the average annual flow of the Athabasca River. Overall, by 2030, it is projected that the entire oil-sands industry will use less than 0.4% of Alberta's average annual water supply to produce 80% of Canada's total oil production.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,309

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,174 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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