Global Trends in Heavy Oil and Bitumen Recovery and In-Situ Upgrading: A Bibliometric Analysis During 1900–2020 and Future Outlook
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Bitumen and heavy oil are energy resources with high viscosities, high densities, and high metals and heteroatoms content. This paper reports a bibliometric survey to investigate the historic trends and the future pattern of heavy oil and bitumen recovery and upgrading worldwide. It evaluates research outputs and their impact on the topic from 1900 to 2020. Data were extracted from Web of Science (WoS), vetted using Microsoft Excel, and visualized using VOSViewer. Globally, the study identified 8248 publications. Canada had the highest research output and was also widely cited, and the highest-productive countries are the United States from 1900 to 1970, Canada from 1971 to 2000, Canada from 2001 to 2010, and China from 2011 to 2020. The keywords frequency suggests that most research on heavy oil and bitumen focuses more on viscosity reduction, rheology, asphaltenes, enhanced oil recovery methods, and upgrading. These are the top five most productive institutions in the field: University of Calgary > China University of Petroleum > University of Alberta > Russian Academy of Sciences > China National Petroleum Corporation. The Universities of Calgary and Alberta are, however, the most frequently cited and most impactful, with respective citations and h-indexes of 10367 (50 h-index) and 8556 (47h-index). The future of heavy oil and bitumen depends on crude oil price, the economics of transportation alternatives, climate change policies and technologies, while the design of robust and low-cost catalysts would guide in-situ catalytic upgrading.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,058 | 0,123 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».