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Enregistrement W1872040042 · doi:10.5194/amt-8-3745-2015

Determining air pollutant emission rates based on mass balance using airborne measurement data over the Alberta oil sands operations

2015· article· en· W1872040042 sur OpenAlexafffundabout
Mark Gordon, Shao‐Meng Li, Ralf M. Staebler, Andrea Darlington, Katherine Hayden, Jason O’Brien, Mengistu Wolde

Notice bibliographique

RevueAtmospheric measurement techniques · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensNational Research Council CanadaYork UniversityEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesClean Air Regulatory Agenda
Mots-clésEnvironmental scienceOil sandsMeteorologyRange (aeronautics)UpsetWind speedPollutantTroposphereAtmospheric sciencesGeologyEngineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Top-down approaches to measure total integrated emissions provide verification of bottom-up, temporally resolved, inventory-based estimations. Aircraft-based measurements of air pollutants from sources in the Canadian oil sands were made in support of the Joint Canada–Alberta Implementation Plan for Oil Sands Monitoring during a summer intensive field campaign between 13 August and 7 September 2013. The measurements contribute to knowledge needed in support of the Joint Canada–Alberta Implementation Plan for Oil Sands Monitoring. This paper describes the top-down emission rate retrieval algorithm (TERRA) to determine facility emissions of pollutants, using SO2 and CH4 as examples, based on the aircraft measurements. In this algorithm, the flight path around a facility at multiple heights is mapped to a two-dimensional vertical screen surrounding the facility. The total transport of SO2 and CH4 through this screen is calculated using aircraft wind measurements, and facility emissions are then calculated based on the divergence theorem with estimations of box-top losses, horizontal and vertical turbulent fluxes, surface deposition, and apparent losses due to air densification and chemical reaction. Example calculations for two separate flights are presented. During an upset condition of SO2 emissions on one day, these calculations are within 5 % of the industry-reported, bottom-up measurements. During a return to normal operating conditions, the SO2 emissions are within 11 % of industry-reported, bottom-up measurements. CH4 emissions calculated with the algorithm are relatively constant within the range of uncertainties. Uncertainty of the emission rates is estimated as less than 30 %, which is primarily due to the unknown SO2 and CH4 mixing ratios near the surface below the lowest flight level.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,176

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations149
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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