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Enregistrement W4416133176 · doi:10.1021/acs.energyfuels.5c02787

Life Cycle Assessment of Western Canadian Tight Oil Resources

2025· article· en· W4416133176 sur OpenAlexaffabout
A. Paul Bradley, Julia Yuan, Joule Bergerson

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTight oilTonneTight gasUnconventional oilGreenhouse gasLife-cycle assessmentFossil fuelUpstream (networking)Environmental impact assessment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide In the past decade, Western Canada has seen the rapid growth of tight oil resource development, where the associated environmental impacts are still being understood. This study presents a comparative life cycle assessment (LCA) of 13 tight oil producing formations across British Columbia (BC), Alberta (AB), and Saskatchewan (SK). The 2017 oil-production-weighted average gasoline emissions intensity produced from tight oil in BC, AB, and SK (P10 to P90 ranges in the brackets) are 85.7 (83.3–88.4), 89.2 (84.3–138), and 111 (88.5–196) gCO 2 e/MJ-gasoline, respectively. Operational venting activities drive emissions intensities, particularly in SK. The emissions intensities of gasoline produced from the Montney (BC) and Montney (AB) formations are found to be some of the lowest in North America with averages of 85.7 (83.3–88.4) and 87.0 (84.3–91.0) gCO 2 e/MJ-gasoline. In 2017, an estimated 14.8 million tonnes of CO 2 e (MtCO 2 e) was emitted from upstream tight oil production activities (including preproduction, production, and transportation) in Western Canada. A spatiotemporal correlation shows that 1.3% of tight oil wells assessed over the period 2012 to 2017 were correlated to seismic events. Water use for hydraulic fracturing also demonstrates regionally dependent relative impact, as shown by impacts to water scarce regions of Southern AB and SK. While this analysis does not prove causation, it demonstrates LCAs can aid investigations on environmental trade-offs. The results show the complexity of relationships between physical characteristics, operational characteristics, and environmental performance metrics rather than point estimates of GHG emissions alone.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,201 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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'admission2
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