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Enregistrement W4413391478 · doi:10.1115/omae2025-155238

Platform Drilling Life Cycle Assessment of Drilling Waste Handling

2025· article· en· W4413391478 sur OpenAlexaboutno aff
Jan David Ytrehus, Arild Saasen, Ute Brönner, May Kristin Ditlevsen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMarine and Offshore Engineering Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrillingPetroleum engineeringLife-cycle assessmentEnvironmental scienceComputer scienceEngineeringMechanical engineeringProduction (economics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Different methods to handle oil wet drill cuttings in a field development offshore Canada has been evaluated. The governing requirement is an upper limitation of 6,9% oil on cuttings for discharge to sea when an environmentally acceptable base oil is chosen. Methods that ensure that cuttings remain below this are evaluated primarily with respect to their environmental impact on air, sea and sea bottom. The conclusions are derived from a study including literature review, interview of relevant industry experts, and evaluation of existing reported studies and relevant equipment. Relevant equipment in this sense means equipment with impact on solids control and handling that there exists experience data from in conditions that can be compared to those this location. Dispersion modelling of relevant scenarios is performed. The dispersion modelling findings represent a key part of the conclusion. Five scenarios are evaluated. These include: 1. Skip and ship for onshore cuttings treatment 2. Shaker solution and dryer for additional treatment 3. Shaker and dryer with additional dryer in series 4. Thermal Desorption Unit (TDU) with partial direct disposal to sea instead of storage units 5. TDU processing for all generated cuttings in synthetic-based drilling fluid In the paper it is shown how, based on the review of the five scenarios, the best option for drilling platform wells offshore Newfoundland is scenario 2, shaker and dryer. This gives low emission to air, comparable marine discharge as well as requiring the lowest footprint on a platform.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,601
Score d'incertitude au seuil0,621

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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