The application of radio-frequency identification (RFID) technology in the petroleum engineering industry: Mixed review
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Radio Frequency Identification (RFID) technology has emerged as a promising solution for real-time tracking and monitoring in the petroleum industry. This study systematically reviews recent advancements in RFID applications for petroleum asset management, logistics, and safety. The research is based on an extensive review of peer-reviewed literature, industry reports, and experimental case studies involving RFID deployment in refinery operations and pipeline monitoring. The study also examines practical implementation challenges, including signal interference due to metal surfaces, high initial costs associated with infrastructure setup, and integration complexities with existing digital systems such as SCADA and IoT platforms. Furthermore, issues related to data security and the potential for unauthorized access are discussed as critical concerns that need to be addressed for large-scale adoption. Despite these limitations, RFID technology demonstrates significant potential in optimizing supply chain management, enhancing real-time asset tracking, and improving workplace safety in petroleum engineering. The ability to automate inventory management, reduce operational downtime, and enhance predictive maintenance further underscores its strategic importance. Future research should focus on overcoming technical barriers through the development of advanced RFID tags with higher resistance to extreme environmental conditions and improved data encryption techniques. Additionally, cost-effective deployment strategies and interoperability standards must be established to facilitate broader industry adoption. Collaborative efforts between researchers, technology developers, and industry stakeholders will be essential in driving innovation and ensuring the successful integration of RFID into the petroleum sector.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle