New directions for shale oil: path to a secure new oil supply well into this century
Notice bibliographique
Résumé
Australia has enjoyed near self-sufficiency in crude oil production since the late 1960s but has declined to 80–90 % in recent years. This is expected to drop to below 50 % of demand by 2019–2020. Southern Pacific Petroleum NL is pioneering the development of breakthrough technology to unlock oil from Australia’s largest oil resource, with 17.3 billion barrels of oil shale held in ten deposits along the coast of Central Queensland, Australia. These deposits could support production of more than one million barrels of oil per day, helping to secure oil self-sufficiency for Australia and meet part of a growing oil demand in Asia. The company spent more than A$150 million on research and develop-ment before embarking on a demonstration plant to produce oil commer-cially. It is the depth of this research and its application that has provided a sound basis for the development of a new industry that can help fuel the growing demand for oil in the transportation sector in a way that is environ-mentally responsible. The company’s initial operations at the Stuart deposit, located 15 km north of Gladstone, Central Queensland, is the start of a multi-stage risk-managed approach to developing a shale oil industry using the first-of-a-kind Alberta Taciuk Processor (ATP) technology. Stage 1, a 4,500-bpsd (barrels per stream day) demonstration-scale plant, is a 75: 1 scale-up of a successful laboratory pilot plant developed to proc-ess oil sands in Canada. The Stage 1 plant was constructed in 1997–1999 and has produced over 500,000 barrels of oil to date. A great deal of operat-ing data has been captured and the plant has been able to run in excess of 52 days continuously at peak rates up to 84 % of capacity. A current capital
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,010 |
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 ».