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Enregistrement W2790106392 · doi:10.1525/elementa.284

Methane emissions from oil and gas production sites in Alberta, Canada

2018· article· en· W2790106392 sur OpenAlexaboutno aff
Daniel Zavala‐Araiza, Scott C. Herndon, Joseph Roscioli, Tara I. Yacovitch, Matthew R. Johnson, David R. Tyner, Mark Omara, B. Knighton

Notice bibliographique

RevueElementa Science of the Anthropocene · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMethaneMethane emissionsEnvironmental scienceFossil fuelNatural gasOil and natural gasMethane gasGreenhouse gasAtmospheric sciencesEnvironmental engineeringWaste managementChemistryGeologyOceanographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We performed ground-based measurements (downwind, site-wide characterization) of methane emissions from older light oil and natural gas production sites in Alberta, Canada (Red Deer region, 60 measured sites). We developed a distribution of site-based methane emissions and as previously found in production regions in the United States, a small fraction of the sites account for the majority of methane emissions: 20% of the sites emit three quarters of the methane from oil and gas production. Using empirically derived emission factors, we compared an estimate of regional methane emissions, to a top-down airborne-based measurement of the same region. The airborne measurement was 35% lower, though not statistically different (4,800 ± 3,200 vs. 3,100 ± 2,200 kg CH4 h–1). In Alberta, the majority of these oil and gas emissions go unreported under current reporting requirements. Effective mitigation will most likely require frequent monitoring to identify high-emitting sites as well as leaky components that we hypothesize are also a major contributor to emissions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,217 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations94
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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