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Enregistrement W4408431057 · doi:10.5194/egusphere-egu25-13332

Converting Non-Producing Oil and Gas Wells for Geothermal Energy Production

2025· preprint· en· W4408431057 sur OpenAlexaffabout
Bianca Lamarche, Jade Boutot, Mohammad Zolfagharroshan, Darian Vyriotes, Allan Fogwill, Lucija Muehlenbachs, Agus P. Sasmito, Mary Kang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensUniversity of CalgaryEnvironment and Climate Change CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringGeothermal gradientGeothermal energyProduction (economics)Fossil fuelEnvironmental scienceOil productionWaste managementGeologyEngineeringEconomicsGeophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Geothermal energy has gained significant attention over the years as a renewable alternative to traditional fossil fuel energy systems. Non-producing oil and gas wells may be repurposed as geothermal wells for heating or electricity generation. Converting non-producing oil and gas wells into geothermal energy production can offset the costs of drilling new geothermal wells and provide an incentive for remediating non-producing well sites. However, the absence of regulations for geothermal well conversion in North America and Europe leaves many unresolved questions about the ownership and financial responsibility of the wells. Here, we present an analysis of non-producing well attributes, such as depth, location, type, and proximity to geothermal boreholes, and well integrity indicators, including methane emission measurements and surface casing vent flows, to identify suitable sites for geothermal energy conversion in the United States and Canada. We also explore various case studies of geothermal well conversion from around the world, comparing different geothermal systems and their applicability to Canada. The findings from this research will be useful in supporting policy development and regulatory frameworks for geothermal conversion projects in Canada, the United States, and around the world.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,395
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,247 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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