PROSPECTS OF BITUMEN PRODUCTION IN NIGERIA
Notice bibliographique
Résumé
Article history: Received 21 Dec., 2024 Revised 28 Jan., 2024 Accepted 3 Mar., 2024 Available online, 30 Mar., 2024 Keywords: Bitumen Location Exploitation Extraction Environmental Impact Abstract Unconventional energy sources are being explored as solutions to reduce the rising demand for energy due to the increase of the world's energy consumption. Oil sands, shale gas, shale oil, and tight gas are examples of unconventional energy resources that are quickly replacing conventional energy sources. Exploitation of tar sands is becoming commercialised worldwide. Success stories from the United States, Canada, and Venezuela often inspire other nations to follow suit. Nigerian tar sands share several features with Canadian tar sands, such as being water-wet and having a similar chemical composition, that, if taken advantage of, might result in significant economic gains. Bitumen resources are abundant in Nigeria, primarily in the areas rich in oil and gas. The four states that make up the bitumen region are Lagos, Ogun, Ondo, and Edo. It is unknown where each resource is specifically located because a large portion of the region where heavier kinds of oil and bitumen can be discovered is still unexplored. They have a genetic connection to oil. The potential for bitumen production in Nigeria, the country's position in the global bitumen market, anticipated difficulties in exploitation and extraction, and environmental issues related to the processes are the main topics of this research. The evaluation also looks at how producing bitumen in Nigeria could affect the country's economic future and how to do it responsibly without having a negative environmental impact. The review comes to the conclusion that Nigeria must take proactive steps to demonstrate the application of the lessons learned in order to ensure that this resource is mined in a safe, environmentally friendly, and sustainable manner. This is necessary to prevent the country from experiencing another environmental disaster linked to past mining and exploitation projects, such as tin mining in the Jos Plateau and oil drilling in the Niger-Delta region. In the bitumen region of Nigeria, anything differently would be to invite unparalleled environmental calamity. It is a good idea to consider the whole spectrum of effects that the exploitation of Nigerian bitumen has on the country's economy as Nigeria goes beyond bitumen importation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».