Projet d'intégration de captage et stockage de CO2
Bibliographic record
Abstract
Ce projet vise le captage des émissions de CO2 des sites industriels de la région industrielle de Heartland en Alberta. Le CO2 capté sera transporté vers le centre de l'Alberta pour y être injecté dans des réservoirs de pétrole parvenus à maturité, à des fins de RAP. Il y demeurera séquestré en permanence. Le projet vise le captage du CO2 en provenance de deux sources : une importante usine d'engrais et une installation de traitement des sables bitumineux (en attente de construction), dans le but de démontrer la faisabilité d'employer un réseau unique pour collecter le CO2 provenant de nombreux émetteurs industriels. Cette technologie pourrait être appliquée à bon nombre de réservoirs géologiques semblables en Alberta, pouvant chacun assurer la séquestration de mégatonnes (Mt) de CO2. D'ici à 5 ans, ce projet permettrait le captage et la séquestration d'une quantité annuelle de CO2 pouvant atteindre 1,9 Mt, soit l'équivalent des émissions annuelles de 358 000 véhicules automobiles. À longue échéance, cette méthode permettrait le captage et le stockage de 15 Mt de CO2 par année. Le projet permettrait également la récupération d'une quantité importante de pétrole qui ne peut actuellement être atteinte par les méthodes classiques.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".