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Enregistrement W4413340792 · doi:10.1680/jenge.24.00124

SWOT analysis for geothermal energy extraction from legacy oil & gas wells – critical review

2025· article· en· W4413340792 sur OpenAlexaff
Faakirah Rashid, Abdel‐Mohsen O. Mohamed, Evan K. Paleologos, Biao Li, Mojgan Hadi Mosleh, Hao Han, Arvin Farid, Tuğçe Başer, Devendra Narain Singh

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Geotechnics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOil and Gas Production Techniques
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSWOT analysisExtraction (chemistry)Geothermal gradientPetroleum engineeringGeothermal energyFossil fuelEnvironmental scienceMining engineeringGeologyEngineeringWaste managementBusinessChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global imperative towards sustainable energy development and the initiatives towards NETZERO have intensified research into unconventional energy resources. In this regard, the untapped potential of geothermal energy can be harnessed either conventionally or by repurposing the near-decommissioned hydrocarbon wells. This study analyses the Strengths, Weaknesses, Opportunities, and Threats (SWOT) associated with geothermal energy development. A qualitative analysis of various aspects such as (i) technical intricacies, (ii) environmental considerations, (iii) economic viability, and (iv) policies of repurposing the near-decommissioned hydrocarbon wells for geothermal heat has been performed. The technical aspects, namely, operational and reservoir conditions, and the heat extraction methodologies play a significant role in the feasibility of extracting geothermal heat. Also, the environmental considerations and economic viability encompass mitigating the cardon dioxide emissions and providing socio-economic benefits in the form of reduced upfront investment and operational costs. In addition, the utilisation of existing well infrastructure aligns with the UN Sustainable Development Goals and offers a feasible pathway to reduce the carbon footprint. Furthermore, by integrating technical insights with the environmental and economic attributes, this study contributes to the evolving discourse on sustainable energy transitions and offers a roadmap for unlocking the vast geothermal potential within existing oil and gas infrastructure.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,875
Score d'incertitude au seuil0,916

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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,238 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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