A Water Stewardship Evaluation Model for Oil and Gas Operators
Notice bibliographique
Résumé
The rise of the unconventional oil and gas (UOG) industry over the last two decades has transformed the domestic energy outlook but raised concerns over environmental impacts. With the evolution of Environmental Social Governance (ESG) reporting allowing for a transparent view of oilfield operations, the evaluation of corporate sustainability has become increasingly feasible. Even with increased reporting, there have been very few quantifiable metrics for sustainable water management practices in the UOG industry due to the focus being primarily on methane emissions in recent years. This study aims to provide a practical, quantitative, and concise method (two-parameter based - Quadrant Plot) to evaluate UOG operators' performance in minimizing the negative impacts of freshwater use for drilling and fracking. Parameters (%Freshwater and %Salt Water Disposal) used in this performance matrix have been optimized to gather as much information as possible and while being compatible with operators' existing data collection. This study discusses how the Quadrant Plot could quantify the water performance using private and public data from over 20 unconventional oil and gas operators. This quantitative assessment not only enables the determination of a static performance score but also allows for the depiction of changes in performance over time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».