Notice bibliographique
Résumé
A clear change in the last 2–3 years is that the energy transition is becoming the undisputable trend for almost all major oil and gas companies and oilfield services providers, as evident from the news of rebranding, the roll-out of companies’ new strategies, and announcements of commitments to net zero. Geothermal energy, especially within deep, hot, dry rock, is abundant around the globe. It can be a great opportunity for the majors to boost their energy-transition process and open new business opportunities. Previously, however, deep geothermal development activities were rather limited and participation from the majors was sporadic. One reason was that drilling into such extra-hot and extra-deep impermeable rock could render excessively high cost and risk, making the development of deep geothermal energy far from economical and scalable and discouraging many companies from entering this hot spot. The domain expertise and technologies in the oil and gas industry such as integrated project planning and operating, extended-reach drilling (ERD), high-pressure/high-temperature drilling tools, multilateral drilling and completions, geomechanics, flow and thermal dynamics modeling, and artificial intelligence have been fueling the ongoing march for new records on ERD, multilateral, and other complex wells. They have made it possible to drill faster, further, and with more production, which will be the keys to accelerating the learning curve, filling the technology gap, and breaking the economic barrier on deep geothermal drilling, which in turn will attract more players to this new arena. A bold move of the majors into deep geothermal drilling could accelerate the removal of the economic and technical hurdles in harnessing the enormous baseload renewable energy and meanwhile backfeed new drilling technologies developed in deep geothermal applications to the oil and gas industry for a more sustainable future. Recommended additional reading at OnePetro: www.onepetro.org. SPE 206616 Deep Geothermal Well-Construction Problems and Possible Solutions by Mikhail Yakovlevich Gelfgat, Gubkin University, et al. SPE 200792 Lessons Learned and Case Studies of Overcoming Sustained Casing Pressure in Extended-Reach Wells by Svetlana Nafikova, SLB, et al. IPTC 21439 Application of Multilateral Wells for Production and Enhanced Oil Recovery: Case Studies From Canada by Eric Delamaide, IFP-Technologies
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».