Calibration of a fugitive emission rate measurement of an area source
Notice bibliographique
Résumé
A major challenge to measuring fugitive emission rates from large area sources, such as landfills or tailings ponds, has been the establishment of the accuracy of such methods, or of a particular measurement. When such measurements are carried out, they are invariably associated with a relatively high degree of uncertainty. The Airborne Matter Mapping (AMM) method is a new method of measuring fugitive emission rates that can be applied to large area sources. The method was applied to the measurement of methane emissions from a landfill to assess the potential accuracy of the method, and the measurement process was calibrated to increase confidence in the measured value. First, a measured rate of methane from a gas cylinder was released from near the center of the landfill and the AMM method was applied to measure the methane flow rate across a measurement surface. Then, the AMM method was performed a second time along the same measurement surface without the intentional release of methane. The difference of the flow rates across the measurement surface were then compared with the measured rate of methane released from the gas cylinder. The relatively small difference of –5.7% between the flow rates, relative to the methane release rate from the gas cylinder, provides confidence in the accuracy of this AMM method measurement. An adjustment to the AMM method analysis was made such that the difference between the flow rates was negligible, which resulted in a calibrated measurement of the methane emission rate from the landfill of 0.87 g/sec. Implications: To properly manage fugitive emissions to the atmosphere, accurate measurement of fugitive emission rates is necessary. The Airborne Matter Mapping (AMM) method has the potential to provide accurate measurements of fugitive emission rates from large area sources, such as landfills, tailings ponds, and mines. The measurements can be calibrated against the metered release of a standard. This calibration can provide confidence in the accuracy of an AMM method measurement of the fugitive emission rate from a source.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».