Direct Measurement of Fugitive Emissions of Hydrocarbons from a Refinery
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Refineries are a source of emissions of volatile hydrocarbons that contribute to the formation of smog and ozone. Fugitive emissions of hydrocarbons are difficult to measure and quantify. Currently these emissions are estimated based on standard emission factors for the type and use of equipment installed. Differential absorption light detection and ranging (DIAL) can remotely measure concentration profiles of hydrocarbons in the atmosphere up to several hundred meters from the instrument. When combined with wind speed and direction, downwind vertical DIAL scans can be used to calculate mass fluxes of the measured gas leaving the site. Using a mobile DIAL unit, a survey was completed at a Canadian refinery to quantify fugitive emissions of methane, C2+ hydrocarbons, and benzene and to apportion the hydrocarbon emissions to the various areas of the refinery. Refinery fugitive emissions as measured with DIAL during this demonstration study were 1240 kg/hr of C2+ hydrocarbons, 300 kg/hr of methane, and 5 kg/hr of benzene. Storage tanks accounted for over 50% of the total emissions of C2+ hydrocarbons and benzene. The coker area and cooling towers were also significant sources. The C2+ hydrocarbons emissions measured during the demonstration amounted to 0.17% of the mass of the refinery hydrocarbon throughput for that period. If the same loss were repeated throughout the year, the lost product would represent a value of US$3.1 million/yr (assuming US$40/bbl). The DIAL-measured hourly emissions of C2+ hydrocarbons were 15 times higher than the emission factor estimates and gave a different perspective on which areas of the refinery were the main source of emissions. Methods, such as DIAL, that can directly measure fugitive emissions would improve the effectiveness of efforts to reduce emissions, quantify the reduction in emissions, and improve the accuracy of emissions data that are reported to regulators and the public.
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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 découle