Long Term Water Management in Alberta’s Southern Athabasca Oil Sands Region – Using Modelling Tools to Evaluate Sustainability
Notice bibliographique
Résumé
Extraction of natural resources in Canada’s Southern Athabasca Oil Sands (SAOS) region requires water in different processes. While every individual application to utilize water undergoes a strict approval process, cumulative impacts from multiple users are also a concern. Management of water resources is of primary concern for the regulators and the industry, which has formed the Canada’s Oil Sands Innovation Alliance (COSIA) to help lead such initiatives. Over the past 5-years, COSIA has undertaken the Regional Groundwater Solutions (RGS) project to evaluate the potential cumulative effects resulting from groundwater withdrawals and disposal associated with future in-situ bitumen production in the SAOS region. A numerical model of groundwater flow was developed and refined to evaluate potential impacts associated with future production growth scenarios, which explored operational uncertainty. Recognizing that hydrogeologic parameter values applied in the numerical model are based on spatially limited data and a regional conceptualization, prediction uncertainty from parameterization was explored using a null space Monte Carlo approach. A total of 300 realizations with independent parameter sets were developed to evaluate the likelihood of unacceptable cumulative drawdown and highlight areas of potential concern. This case study will provide an overview of the different methods and result that are helping decision-makers to quantify uncertainty to responsibly manage water resources in the SAOS region and help to ensure their sustainability into the future. Challenges associated with defining predictive scenarios and spatial visualization of the uncertainty will also be discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».