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Enregistrement W4366223295 · doi:10.1051/matecconf/202337701015

A mini-investigation on enhanced oil recovery evolution (2007 – 2020)

2023· article· en· W4366223295 sur OpenAlexaboutno aff
Adrian Chiong Yuh Tiong, Inn Shi Tan, Henry Chee Yew Foo, Man Kee Lam, Hisham Ben Mahmud, Keat Teong Lee

Notice bibliographique

RevueMATEC Web of Conferences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFossil fuelEnhanced oil recoveryNatural resource economicsChinaCrude oilBusinessEnvironmental scienceEnvironmental economicsPetroleum engineeringPolitical scienceWaste managementEngineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Energy plays an important role in sustaining humanity. With rising worldwide energy demand and the great dependence of energy generation on fossil fuels, it is inevitable that enhanced oil recovery must be deployed to recover more possible reserves. This report focuses on reviewing publications related to enhanced oil recovery from 2007 to 2020 through the utilization of bibliometric analysis. Of the 5498 documents retrieved from Web of Science, 569 journals, 90 countries, 2025 organizations, and 8684 authors are involved. China, the United States, Iran, Canada, and India published the most documents. The United States has the highest h-index at 61. The analysis of keywords had shown that the hot issues lie around four main domains namely carbon capture, utilization, and sequestration (CCUS), microbial enhanced oil recovery (MEOR), development of unconventional reserves, and chemical enhanced oil recovery. This study provides some useful insights for future research directions. From there, discussions were subsequently placed on chemical EOR.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0090,012
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,212 · 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.

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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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