A critical review of life cycle assessment and environmental impact of the well drilling process
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Life cycle assessment (LCA) is a robust tool for evaluating the environmental impacts of products, processes, and systems throughout their entire life cycle. This article presents a comprehensive investigation into the potential of LCA in drilling methods. The growing emphasis on sustainable and environmentally responsible drilling practices is becoming a critical concern in the drilling industry. As demand for natural resources continues to rise, the need for accurate assessments of the environmental impacts associated with various drilling methods becomes increasingly essential. LCA offers a holistic perspective on all key stages of the drilling industry, providing reliable data and serving as a valuable resource for informed decision‐making aimed at promoting sustainable and optimized drilling techniques. This article delves into the challenges and complexities surrounding LCA evaluations in the context of drilling operations. It underscores the importance of LCA in enhancing the management of drilling cuttings, waste, and surplus materials generated during drilling activities, as well as the effective handling of drilling mud. Additionally, it highlights the critical issue of groundwater contamination resulting from drilling operations. By presenting a holistic view of the life cycle of drilling products and processes, the article offers practical insights into improving and optimizing drilling techniques and waste management strategies. Moreover, the article examines the challenges and potential solutions associated with implementing LCA in these areas. It aims to support responsible and informed decision‐making, ultimately leading to improved drilling performance and enhanced environmental management.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».