Efficiency Evaluation in the Use of Natural Gas in Pre-Salt Petroleum Fields Using Data Envelopment Analysis (DEA) and Their Relation to CO۲ Contami-nation Level
محل انتشار: مجله علوم و فن آوری نفت، دوره: 10، شماره: 1
سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 72
فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JPSTR-10-1_001
تاریخ نمایه سازی: 29 آذر 1402
چکیده مقاله:
Verifying the existence of a direct relationship between the inefficient use of natural gas and the high levels of CO۲ contamination is indispensable. Therefore, in this study, the Data Envelopment Analysis (DEA) methodology to evaluate the efficiency in the use of natural gas from ۱۱ pre-salt-producing fields was used. Both qualitative and quantitative data on the production of oil and natural gas, made available by the ANP, were analyzed. Afterwards, the Voador field was considered ۱۰۰% efficient, while the least efficient fields were Búzios, Marlim, Sapinhoá, and Lula, respectively. This result confirmed the research hypothesis since Búzios, Sapinhoá, and Lula were expected to be among the least efficient fields, and they present the highest levels of CO۲ contamination. However, Marlim’s great inefficiency highlights the fact that several other parameters greatly influence the best use of natural gas and should also be evaluated. Ultimately, the benchmarks identified in this study can help inefficient Decision Making Units (DMUs), as Marlim, in the search for techniques and production models that allow an improvement in the use of natural gas.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Aline Araujo
LEPROD, Center of Science and Technology, Darcy Ribeiro State University of Northern of Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brazil
Jacqueline Barbirato
LEPROD, Center of Science and Technology, Darcy Ribeiro State University of Northern of Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brazil
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :