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Enregistrement W4252132443 · doi:10.1201/9781315369853-28

Unconventional Gas

2016· book-chapter· en· W4252132443 sur OpenAlexaboutno aff
Jim Underschultz

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the commonly used term ‘unconventional gas’, the gas itself is not unconventional but rather methane and other hydrocarbon compounds, the same as are found in conventional reservoirs. The gas is however trapped in an unconventional manner such as by capillarity or adsorption where the gas occurs as a continuous phase over large areas independent of trap geometry. There are a number of categories of unconventional gas we consider, including coal bed methane, shale gas, tight gas, basin-centred gas and gas hydrates. Initially, the commercial development of unconventional gas was motivated by a desire to improve the safety of coal mining through degassing, coupled with the OPEC (Organization of the Petroleum Exporting Countries) oil crisis of the mid-1970s raising concerns of energy security. This drove the U.S. government to provide tax incentives and invest in the adaptation of horizontal drilling technology and micro-seismic monitoring that ultimately unlocked the shale gas potential in North America. The very nature of unconventional gas resources being widely distributed but with low technical recovery rates makes resource and reserve estimation difficult to define and subject to high uncertainty. Recovery is fundamentally technology dependent and thus as advances occur the resulting available commercially viable reserves could vary widely. The International Energy Agency (IEA) estimates total global technically recoverable gas resources (conventional and unconventional) to be >30 million PJ (>30,000 tcf) of which roughly half is unconventional gas. Despite the rapid development of unconventional gas resources in the United States, closely followed in Canada, and later in Australia; and despite the impact on reducing the cost of energy, reducing greenhouse gas (GHG) emissions and bringing the United States towards energy self-sufficiency, the shift to unconventional gas has not been without its challenges. There have been concerns about the long-term impact of gas development on the environment (particularly groundwater and surface water resources), there has been speculation that methane emissions may result in higher life cycle emissions for power generation, and the historical surface footprint of unconventional gas operations has led to local community concern. Research has focused on addressing these challenges. The IEA predict that between 2010 and 2035 world energy demand will increase between 16% and 47% depending on the policy scenario, and various parts of the energy mix will grow or shrink to various degrees to match this demand. In 2010, the global primary energy consumption consisted of oil (32%), coal (27%), gas (21%) and all other energy sources combined (20%). For electricity generation the mix is coal (40%), gas (22%), renewables (19%, mainly hydro), nuclear (12%) and other sources combined (7%). In all three IEA forward scenarios the demand for gas is expected to grow. This is because of transport flexibility (pipeline by land or liquefied natural gas by sea), a geographically widely dispersed resource base, the cost competitiveness of gas as a fuel, GHG emissions advantage over coal and the flexibility of gas fired power to rapidly match the variable output of distributed renewable energy sources (i.e. achieves grid stability). Public pressure to solve air quality issues in China may also drive down the utilisation of coal fired power aiding the uptake of gas.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,007

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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