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Enregistrement W4388037103 · doi:10.2118/1123-0026-jpt

It Is Easy To Find Lithium; Turning a Profit Is Hard

2023· article· en· W4388037103 sur OpenAlex
Stephen Rassenfoss

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExtraction and Separation Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDispose patternLithium (medication)CommodityProfit (economics)Environmental scienceLithium carbonateWaste managementNatural resource economicsEngineeringBusinessEconomicsFinanceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Finding lithium in the water from oil and gas wells is easy. Finding enough to make money is hard. In the US and Canada there has been growing interest in directly extracting lithium from the water coming out of the oil/water separator, which is competing with more established techniques such as mining and evaporating lithium-rich fluids. The race to find lithium is driven by expectations that fast-rising electric car sales will make the lithium required for batteries in those vehicles a valuable commodity. Those chasing direct extraction are also betting that their innovations can do what they say. Direct extraction from water started looking like a real possibility earlier this year when ExxonMobil paid $100 million to buy a company holding 120,000 gross acres of leases in south Arkansas. The price reflected the location in the heart of the direct lithium extraction industry of the future. The area offers a unique combination of lithium-rich water plus the infrastructure and expertise needed to transport, process, and dispose of the billions of gallons of water needed for industrial-scale mineral extraction. Commercial production of battery-quality lithium carbonate in Arkansas is years off. But the sprawling network of water-producing wells, pipelines, and processing that have made the state one of the world’s leading bromine producers, lowers the risk and cost of commercial lithium production. The source of the lithium-rich water is the Smackover—an oil formation discovered near El Dorado, Arkansas, back in 1921 when a gusher blew in. A year after that discovery, there were 608 producing wells nearby, according to the El Dorado News-Times. Now with lithium looking like battery gold, investors are rushing in. In this emotional market, lithium carbonate prices have swung like cryptocurrency. As of mid-October, a ton of it was selling for about $25,000. Over the past quarter it averaged $32,000/ton. Late last year it stood at $85,000. And in 2021 it was going for $10,000, said Graham Bain, vice president for subsurface opportunities at Enverus. He offered $25,000/ton as a “go forward price.” As with oil and gas, hopes of high prices have a way of rapidly increasing supplies, resulting in price-crashing gluts. So far, most oil companies sound curious but far from committed to lithium. “There’s a big rush. I have received several requests from companies in the Permian Basin to discuss lithium in the water,” said Jean-Philippe Nicot, senior research scientist at the Bureau of Economic Geology (BEG) at The University of Texas at Austin. He is the lead author on recent paper that offered a primer on what’s known about lithium brines from oil wells in states from Texas to Mississippi. It is based on nearly 1,802 water analyses from the US Geological Survey (USGS)—some dating back to the 1960s—plus a recent 576-well survey by the BEG. The geologists, whose work ranged from hard-rock mining to water research, said this is an early effort to begin figuring out how to find the lithium in subsurface water.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil0,894

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,257 · 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