Subsurface Energy Transition Projects in Nova Scotia: Government-University-Industry Collaborations and Eage Student Competitions
Notice bibliographique
Résumé
Summary Energy transition projects at Dalhousie University and the Nova Scotia DNRR (Department of Natural Resources and Renewables) have benefited from collaborations between industry, academia, and government. Regional studies and screening studies by ExxonMobil, GSC, DNRR, CNSOPB and OERA provided foundations for recent EAGE student competitions that have added innovation and multiple full-cycle realisations (geoscience-engineering-economics-HSE). Since 2021 ∼60 multi-disciplinary teams have participated in three Minus CO2 Challenges tackling complex offshore and onshore Nova Scotia projects. The 2021 competition ( First Break, April 2022 ) provided the first published quantitative assessment of carbon storage in deep saline aquifers on the Mesozoic Scotian Shelf demonstrating volumes similar to the North Sea. The 2022 competition ( First Break, June 2023 ) focussed on risking and success-case carbon-neutral development of light-oil prospects at Penobscot near Sable Island. In 2023, teams were charged with developing 300 MW of renewable energy, balancing load with CAES or hydrogen storage in Carboniferous salt caverns in the onshore Cumberland Basin. Modelling of geothermal energy in Cumberland Basin reflects the 2023 Laurie Dake Challenge (geothermal evaluation in the Vienna Basin, courtesy OMV).
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».