MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2767000979 · doi:10.5194/acp-18-7361-2018

Quantification of methane sources in the Athabasca Oil Sands Region of Alberta by aircraft mass balance

2018· article· en· W2767000979 sur OpenAlexafffundabout
Sabour Baray, Andrea Darlington, Mark Gordon, Katherine Hayden, Amy Leithead, Shao‐Meng Li, Peter S. K. Liu, R. L. Mittermeier, Samar G. Moussa, Jason O’Brien, Ralf M. Staebler, Mengistu Wolde, Doug Worthy, R. McLaren

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensNational Research Council CanadaEnvironment and Climate Change CanadaYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésOil sandsTailingsEnvironmental scienceSurface miningFugitive emissionsMining engineeringPollutantHydrology (agriculture)BTEXStockpileMethaneEnvironmental engineeringAsphaltWaste managementGeologyCoal miningCoalGreenhouse gasEngineeringGeotechnical engineeringGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Aircraft-based measurements of methane (CH4) and other air pollutants in the Athabasca Oil Sands Region (AOSR) were made during a summer intensive field campaign between 13 August and 7 September 2013 in support of the Joint Canada–Alberta Implementation Plan for Oil Sands Monitoring. Chemical signatures were used to identify CH4 sources from tailings ponds (BTEX VOCs), open pit surface mines (NOy and rBC) and elevated plumes from bitumen upgrading facilities (SO2 and NOy). Emission rates of CH4 were determined for the five primary surface mining facilities in the region using two mass-balance methods. Emission rates from source categories within each facility were estimated when plumes from the sources were spatially separable. Tailings ponds accounted for 45 % of total CH4 emissions measured from the major surface mining facilities in the region, while emissions from operations in the open pit mines accounted for ∼ 50 %. The average open pit surface mining emission rates ranged from 1.2 to 2.8 t of CH4 h−1 for different facilities in the AOSR. Amongst the 19 tailings ponds, Mildred Lake Settling Basin, the oldest pond in the region, was found to be responsible for the majority of tailings ponds emissions of CH4 (> 70 %). The sum of measured emission rates of CH4 from the five major facilities, 19.2 ± 1.1 t CH4 h−1, was similar to a single mass-balance determination of CH4 from all major sources in the AOSR determined from a single flight downwind of the facilities, 23.7 ± 3.7 t CH4 h−1. The measured hourly CH4 emission rate from all facilities in the AOSR is 48 ± 8 % higher than that extracted for 2013 from the Canadian Greenhouse Gas Reporting Program, a legislated facility-reported emissions inventory, converted to hourly units. The measured emissions correspond to an emissions rate of 0.17 ± 0.01 Tg CH4 yr−1 if the emissions are assumed as temporally constant, which is an uncertain assumption. The emission rates reported here are relevant for the summer season. In the future, effort should be devoted to measurements in different seasons to further our understanding of the seasonal parameters impacting fugitive emissions of CH4 and to allow for better estimates of annual emissions and year-to-year variability.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,418
Score d'incertitude au seuil0,410

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations123
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAtmospheric chemistry and physicsMême sujetAtmospheric and Environmental Gas DynamicsTravaux en français237 207