The development of techno-economic and life cycle greenhouse gas models for the assessment of toe-to-heel air injection oil sands extraction technology
Notice bibliographique
Résumé
Toe-to-Heel Air Injection (THAI) is a novel technology that uses in situ combustion concepts to mobilize oil sands from the reservoir to the processing facility. It eliminates the use of steam, a highly energy-intensive process, but produces gases that contain hydrocarbons, carbon dioxide, etc., which may affect its sustainability. While the THAI developer anticipated higher economic returns than the steam-based techniques, no study has been conducted to confirm the economic viability of THAI technology, particularly with the inclusion of carbon capture (CC) or carbon taxes. In this study, we developed detailed process models of the THAI technology to evaluate its energy, greenhouse gas (GHG) emissions, and economic performances. The effects of carbon tax policy and incorporating a CC were investigated. The results show that energy consumed for producing electrical power ranges from 76.5 to 143.7 MJ/b, and it is mostly driven by the injected air flow rate and discharged pressure. Aside from oil sands combustion in the reservoir, electricity is the main energy source. GHG emission ranges from 64.3 to 174.3 kgCO 2 e/b. The emission is mostly driven by air injection and produced gas flow rate. The supply cost of THAI’s dilbit (a blend of diluent with bitumen emulsion) ranges from C$35.2/b to C$45.1/b, but when taking into account carbon tax and CC, it ranges from C$38.2/b–C$48.9/b to C$42.2/b−C$54.7/b, respectively. Capital cost and carbon tax strongly influence the uncertainty in supply cost. The results also show that the THAI-based dilbit supply costs are economically viable when compared to current and short-term projected crude oil prices. The results of this study hold value for decision-making on policies and investments regarding THAI-based bitumen extraction technology.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».