• 要求在申请油井钻井许可证 (APD) 时提供自我认证声明或废物最小化计划 (WMP)。 • 定义不可避免的气体损失。 • 提供可避免损失的燃烧限值(以抑制油井伴生气燃烧)。 • 包括每月燃烧量 > 1,050 Mcf 的燃烧测量要求。 • 要求操作员采取合理的预防措施防止浪费。 • 为新完井和重新完井设定燃烧限值。 • 为后续井测试设定燃烧限值。 • 定义与 IRA 一致的紧急燃烧。 • 为联邦/印第安地表地产的生产作业制定 LDAR 要求。 7
采用可再生能源对传统石油和天然气公司具有重大的经济影响。本文提出了一个模型来评估将可再生能源整合到传统石油和天然气业务中的经济影响,重点关注成本效率、收入潜力和整体财务绩效。该模型评估关键指标,包括资本投资、运营成本节约、可再生能源项目的收入以及对盈利能力和股东价值的潜在影响。通过结合太阳能、风能和地热等各种可再生技术,该模型提供了一个全面的框架,用于了解向清洁能源转型所带来的财务利益和挑战。该模型结合了直接和间接的经济影响,例如降低能源成本、增强能源安全性和提高企业声誉。它还考虑了监管激励措施的影响,包括税收抵免和补贴,这些可能会影响可再生能源项目的财务可行性。此外,该模型还研究了潜在风险和不确定性,例如市场波动和技术限制,这些可能会影响可再生能源投资的经济成果。对成功整合可再生能源的传统石油和天然气公司的案例研究进行了分析,以说明该模型的实际应用。这些案例研究展示了企业如何通过采用可再生能源降低成本、实现收入来源多元化并增强其长期财务韧性。本文的结论是,虽然可再生能源技术的初始投资可能很大,但长期经济效益(包括成本节约、收入增长和与可持续发展目标的一致性)可以大大超过挑战。通过采用建议的模型,石油和天然气公司可以更好地评估可再生能源整合的经济影响,并做出明智的决策以推动可持续增长和盈利能力。
因此,我国政府向加拿大人保证,根据加拿大净零排放情景,即把大幅削减石油产量的计划推迟到 2040 年以后,“几乎所有高收入国家”都将在 2050 年前实现其净零排放承诺。这种说法具有严重的误导性。国际能源署的 APS 情景仅仅假设,所有这些国家净零排放承诺将在 2050 年前成功实现,而没有经过审查或核实。这种高收入国家将实现其净零承诺的假设并不反映国际能源署的任何发现、分析或结论(当然也不是加拿大 CER 的独立评估),即所有这些国家,鉴于其现有或承诺的未来气候政策,都有可能在 2050 年前实现其净零排放目标。实现这一净零承诺只是推测,即使完全实现,也会使气温升高 1.7°C 或更高。不幸的事实是,我们对煤炭、石油和天然气的依赖导致的全球排放量每年仍在增长。化石燃料排放量占人类活动导致的所有排放量的 70%。
本文利用规范协调回归(CCR)方法探讨了石油价格,国内生产总值(GDP)和二氧化碳(CO2)排放对中国可再生能源消耗的影响。调查结果表明,在检查的时间范围内,石油价格,GDP和CO2排放量积极,并显着影响可再生能源消耗。在数值上,石油价格,GDP和CO2排放量的增长1%,可再生能源消耗分别增加0.16%,0.39%和1.70%。石油价格对可再生能源消耗的积极影响可以看作是可再生能源的成本优势,可再生能源可能会随着石油价格上涨而增长,从而导致其采用率上升。这项研究强调了促进可再生能源使用的重要性,强调了对能源安全和环境可持续性的政策的需求。
本文是沿着匈牙利日益增长的中国参与的多重挑战组织的。一个关键问题涉及经济依赖性(增加中国公司的存在,债务)以及关系不平衡(贸易赤字,外国直接投资和基础设施项目,主要是在中国的现实中)。5然而,在最近的政策解决方案研究中国,在国家名单中的第4个职位,匈牙利人认为这最有利于维持紧密的部分,在欧洲和经合组织的比较中,匈牙利是对中国有最不利/中性观点的国家之一。进一步的维度是与社会/劳动有关的,因为中国公司涌入的劳动力需求超过了国内劳动力供应,而业务和工作文化的差异也可以带来挑战。7另一个问题涉及中国在电池生产上的最新投资,这是一个制造过程,在绿色过渡,带来技术,创造就业机会和增加本地增值的同时,同时可能对能源和水的需求过于需求,并对当地人的环境和健康造成破坏。最后,还必须考虑到中国经济阶段的国家和欧洲安全方面
人工智能 (AI) 正在日益改变石油和天然气行业的监管合规格局。本文探讨了人工智能对确保遵守管理该行业的复杂监管框架的深远影响。石油和天然气行业的监管合规涉及遵守大量环境、安全和运营法规,由于涉及的数据量大且复杂,这往往带来重大挑战。人工智能技术(包括机器学习、自然语言处理和预测分析)为这些挑战提供了创新的解决方案。人工智能通过自动化数据收集、处理和报告来增强数据管理和分析,从而提高准确性和效率。由人工智能驱动的预测性维护和风险评估工具可以在潜在的合规问题出现之前识别它们,从而采取主动措施。此外,人工智能驱动的合规监控系统可以实时跟踪法规遵守情况,降低不合规风险和相关处罚。自动审计和检查流程进一步简化了合规检查,确保评估全面一致。案例研究表明,人工智能在监管合规方面取得了成功,例如海上钻井中的自动报告系统和管道管理中的预测性维护,这提高了合规率并降低了运营风险。然而,人工智能的采用并非没有挑战。与数据质量和集成、网络安全和监管接受相关的问题构成了重大障碍。此外,必须解决围绕人工智能部署的道德和法律问题,以确保负责任地使用。人工智能通过提高效率、准确性和主动风险管理,具有彻底改变石油和天然气行业监管合规性的巨大潜力。随着人工智能技术的不断发展,它们与合规流程的集成可能会变得更加复杂,提供更大的好处并解决当前的局限性。石油和天然气行业未来的监管合规性将越来越多地受到人工智能进步的影响,推动卓越运营和遵守严格的监管标准。
随后的工作表明了这种配方的困难。Bohi(1991b)提供了证据表明,石油价格上涨与经济低迷之间的经验联系很难与其他影响力分开,例如1970年代反向发明的美联储货币政策的作用。 Bohi and Powers(1993)表明,在1978 - 1980年价格上涨期间的区域经济变化和1985 - 1987年的价格下跌时期与货币政策相比,与石油价格变动有关。 Barsky和Kilian(2004)质疑从1970年代到1990年代,大石油价格变化(上下)的宏观经济影响。 Brown andYücel(2002)和Balke等人的研究。 (2010年)表明,在随后的石油价格上涨中,油价冲击造成的任何经济危害似乎都比1970年代弱得多。 Kilian(2014)表明,石油价格冲击的经济影响取决于石油需求和供应行为。 Kilian(2014),Balke等人强调的观点。 (2010年)以及Baumeister和Kilian(2016)是,石油价格冲击不是给定的,而是一组复杂的一般平衡考虑因素。Bohi(1991b)提供了证据表明,石油价格上涨与经济低迷之间的经验联系很难与其他影响力分开,例如1970年代反向发明的美联储货币政策的作用。Bohi and Powers(1993)表明,在1978 - 1980年价格上涨期间的区域经济变化和1985 - 1987年的价格下跌时期与货币政策相比,与石油价格变动有关。Barsky和Kilian(2004)质疑从1970年代到1990年代,大石油价格变化(上下)的宏观经济影响。Brown andYücel(2002)和Balke等人的研究。(2010年)表明,在随后的石油价格上涨中,油价冲击造成的任何经济危害似乎都比1970年代弱得多。Kilian(2014)表明,石油价格冲击的经济影响取决于石油需求和供应行为。 Kilian(2014),Balke等人强调的观点。 (2010年)以及Baumeister和Kilian(2016)是,石油价格冲击不是给定的,而是一组复杂的一般平衡考虑因素。Kilian(2014)表明,石油价格冲击的经济影响取决于石油需求和供应行为。Kilian(2014),Balke等人强调的观点。(2010年)以及Baumeister和Kilian(2016)是,石油价格冲击不是给定的,而是一组复杂的一般平衡考虑因素。
1安全,环境保护以及质量监督与检查研究所,CNPC Chuanqing钻探工程有限公司,Ltd。拆卸德里克斯(钻孔)。首先,引入了双臂协作机器人的基本概念和技术背景,然后讨论了其在Derricks的组装和拆卸中的特定应用程序及其面临的挑战。最后,总结了当前研究的进展,并提出了未来的发展方向。关键字:双臂协作机器人,德里克,组装和拆卸,拆卸,工业自动化I.随着工业自动化的快速发展,各个领域的机器人技术的应用范围和深度正在不断扩大。无论是制造业,医疗保健,农业还是服务行业,机器人技术都在逐渐改变传统的工作方式和提高效率和质量。在这种情况下,双臂协作机器人是一种可以模拟人手协调运动的高级设备,已经显示出前所未有的潜力。这种类型的机器人不仅可以执行复杂的操作任务,而且还可以通过精确的同步控制和强制反馈机制实现与环境和对象的高度相互作用。但是,传统的手动操作方法在效率和安全性方面存在明显的缺点。在石油钻井行业,Derrick(钻机)拆卸Dissemembly是一项至关重要且具有挑战性的任务。DerrickofDisassemblyThe Installation and Nipysembly Process涉及大量的重型零件和高精度操作,这需要工人具有丰富的经验和高度的协调。效率低下不仅会导致更长的运行时间和增加的成本,而且可能会对整体钻井进度产生负面影响。在高风险的工作环境中,很难完全保证工人的安全,
可再生能源经济学 石油行业是一个高风险行业,因此高回报率是合理的。加权平均资本成本(“WACC”)通常在 8-15% 的范围内。勘探阶段风险非常高,只能以股权方式进行。开发阶段风险高且技术含量高。项目融资通常只能以开发资本支出的一小部分获得,因此需要大量的股权投资。资源估计值可能相差很大(P10-P90)。即使是生产阶段也面临巨大风险,运营成本是整体成本结构的重要组成部分。石油业务需要大量的技术专长和资本资源才能进入该业务。