Black carbon particulate matter emission factors for buoyancy-driven associated gas flares
Notice bibliographique
Résumé
Flaring is a technique used extensively in the oil and gas industry to burn unwanted flammable gases. Oxidation of the gas can preclude emissions of methane (a potent greenhouse gas); however, flaring creates other pollutant emissions such as particulate matter (PM) in the form of soot or black carbon (BC). Currently available PM emission factors for flares were reviewed and found to be questionably accurate, or based on measurements not directly relevant to open-atmosphere flares. In addition, most previous studies of soot emissions from turbulent diffusion flames considered alkene or alkyne based gaseous fuels, and few considered mixed fuels in detail and/or lower sooting propensity fuels such as methane, which is the predominant constituent of gas flared in the upstream oil and gas industry. Quantitative emission measurements were performed on laboratory-scale flares for a range of burner diameters, exit velocities, and fuel compositions. Drawing from established standards, a sampling protocol was developed that employed both gravimetric analysis of filter samples and real-time measurements of soot volume fraction using a laser-induced incandescence (LII) system. For the full range of conditions tested (burner inner diameter [ID] of 12.7–76.2 mm, exit velocity 0.1–2.2 m/sec, 4- and 6-component methane-based fuel mixtures representative of associated gas in the upstream oil industry), measured soot emission factors were less than 0.84 kg soot/103 m3 fuel. A simple empirical relationship is presented to estimate the PM emission factor as a function of the fuel heating value for a range of conditions, which, although still limited, is an improvement over currently available emission factors. Implications Despite the very significant volumes of gas flared globally and the requirement to report associated emissions in many jurisdictions of the world, a review of the very few existing particulate matter emission factors has revealed serious shortcomings sufficient to suggest that estimates of soot production from flares based on current emission factors should be interpreted with caution. New BC emissions data are presented for laboratory-scale flares in what are believed to be the first such experiments to consider fuel mixtures relevant to associated gas compositions. The empirical model developed from these data is an important step toward being able to better predict and manage BC emissions from flaring.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».