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Enregistrement W2027069799 · doi:10.2118/2009-129

Air Quality Monitoring in the Canadian Oil Sands: Tests of New Technology

2009· article· en· W2027069799 sur OpenAlexaboutno aff
U. Platt, KH Seitz, Joelle Buxmann, H.F. Thimm

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil sandsPetroleum engineeringQuality (philosophy)Environmental scienceAir quality indexMining engineeringComputer scienceGeologyMeteorologyArchaeologyGeographyAsphalt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Relatively new bitumen recovery processes, such as SAGD, minimize the environmental footprint in terms of land disturbance and water demands. However, as a corollary, air monitoring becomes more difficult. In particular, monitoring for sulphur and nitrogen oxides, as currently practiced, suffers from significant limitations in remote regions, such as the Canadian oil sands areas. Current techniques require the placement of monitoring trailers in accessible locations, but the electrical power or even access for optimal location for trailers is not always given. In addition, the trailers are capable of monitoring air quality only at the location of their deployment. There would be an advantage in deploying monitoring techniques that require minimal power (e.g. car battery, solar cell) and are capable of measuring air quality at a distance from the place of deployment. In the autumn of 2008, a trial of DOAS (Differential Optical Absorption Spectroscopy) was undertaken in northern Alberta and northern Saskatchewan, at four SAGD plants in various stages of development. Results of this study, and a discussion of the technology, will be given. Advantages and limitations of DOAS for deployment in Athabasca will be discussed. In general it was found that SO2 results showed remarkably low degrees of contamination, while NO2 concentrations were more noticeable. Introduction Conventional techniques for air quality monitoring in Western Canada have, for several decades, relied on monitoring trailers deployed in strategic locations downwind from major emitters. Typically, sulphur dioxide, for example, is measured by pulsed fluorescence spectroscopic techniques. These systems have proven to be quite reliable in the past. The northern Canadian heavy oil and oil sands areas, however, present unusual challenges that limit the applicability of the conventional techniques. Most projects are located in the boreal forest areas of the Canadian west, and it is therefore necessary to minimize the environmental footprint of such projects. The more recently developed in-situ recovery techniques, primarily Steam Assisted Gravity Drainage (SAGD) are in fact capable of significantly reduced footprints by virtue of their reliance on horizontal well technology. Horizontal sections of such wells are now of the order of 800 meters, and multiple wells can be drilled from a single location. It is this reduction in land disturbance that, as a corollary, makes extensive air quality monitoring more difficult, for the following reasons:Monitoring stations of the conventional type require building of access roads or clearings.Electrical power lines need to be installed to the trailer sites chosen, because permanent mains power is required for trailer operation.Any trailer so deployed is capable of measuring air quality only at the point of deployment; air quality assessment at a distance is not possible. Given that the oil sands area in northern Alberta alone is of the order of 140,000 square kilometers in area (and is therefore larger than most European countries and just under half the size of Germany or France) adequate monitoring of air quality in the region may well become part of the footprint problem if the current technology is not at least augmented by other techniques.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,293
Score d'incertitude au seuil0,595

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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