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Enregistrement W4391319304 · doi:10.47852/bonviewjdsis42022111

The Evolving Landscape of Oil and Gas Chemicals: Convergence of Artificial Intelligence and Chemical-Enhanced Oil Recovery in the Energy Transition Toward Sustainable Energy Systems and Net-Zero Emissions

2024· article· en· W4391319304 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Data Science and Intelligent Systems · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnhanced oil recoveryEfficient energy useEnergy engineeringProcess engineeringWorkflowComputer scienceEngineeringPetroleum engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chemical-enhanced oil recovery (EOR) is a field of study that can gain significantly from artificial intelligence (AI), addressing uncertainties such as mobility control, interfacial tension reduction, wettability alteration, and emulsifications. The primary objective of this paper is to introduce an integrated framework for AI and chemical EOR for energy harvest operations. Central emphasis is placed on the energy transition, with the aim of expediting the development of cleaner energy harvesting systems and attaining the goal of net-zero emission. To do so, we present how the energy transition is changing the manufacturing of the chemicals for EOR application. For this, the uncertainty associated with materials' design and critical role of the simulators for transferring the laboratory experiences into full-field implementations is discussed. The concept of digitalization and its impact on energy companies are highlighted. The role of digital twin in simulators integration is discussed, emphasizing how increased data access can help design more tolerant chemicals for harsh reservoir environments using real-time data. Also, we discuss how the chemical suppliers, research institutes, startups, and field operators can benefit from self-leaning and robotic laboratories for chemicals manufacturing. Moreover, this paper explores how including AI perspectives can improve our understanding of developing chemical formulations by blending hybrid capabilities. This approach contributes to making energy production more sustainable and aligning with the goal of zero emissions. A workflow is presented to demonstrate how the integration of AI and chemical EOR can be used for both hydrocarbon production and other energy transition operations, such as carbon capture, utilization and storage, hydrogen storage, and geothermal reservoirs. The outcome of this paper stands as a pioneering effort that uniquely addresses these challenges for both academia and the industry and can open many additional doors and identify topics requiring further investigations. Received: 21 November 2023 | Revised: 22 January 2024 | Accepted: 29 January 2024 Conflicts of Interest The authors declare that they have no conflicts of interest to this work. Data Availability Statement Data sharing is not applicable to this article as no new data were created or analyzed in this study.

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)0,003
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,571
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,253 · 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