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Enregistrement W2794110565 · doi:10.5194/acp-2018-220

Toward resolving the mysterious budget discrepancy of ozone-depleting CCl <sub>4</sub> : An analysis of top-down emissions from China

2018· article· en· W2794110565 sur OpenAlexaboutno aff
Sunyoung Park, Shanlan Li, Jens Mühle, Simon O’Doherty, Ray F. Weiss, Xuekun Fang, Stefan Reimann, Ronald G. Prinn

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationMinistry of Science and ICT, South KoreaMinistry of EnvironmentNational Research FoundationUniversity of BristolDepartment of Energy and Climate ChangeNational Aeronautics and Space AdministrationNational Research Foundation of KoreaU.S. Department of Energy
Mots-clésOzoneMontreal ProtocolRaw materialEnvironmental scienceChinaProduction (economics)Factory (object-oriented programming)Environmental chemistryEnvironmental engineeringChemistryMeteorologyOzone layerGeographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Emissive production and use of carbon tetrachloride (CCl4), one of the first-generation ozone-depleting substances, have been banned by the Montreal Protocol with the 2010 phase-out for developing countries, but production and consumption for non-dispersive use as a chemical feedstock and as process agent are still allowed. Here, we present evidence that significant unreported emissions of CCl4 still persist, based on the high frequency and magnitude of CCl4 pollution events observed in the 8-year real time atmospheric measurement record at Gosan station, a regional background monitoring site in East Asia. From this we estimate top-down emissions of CCl4 amounting to 23.6 ± 7.1 Gg yr−1 from 2011 to 2015 for China, in contrast to the 4.3–5.2 Gg yr−1 reported as the most up-to-date post-2010 Chinese bottom-up emissions. The missing emissions (~ 19 Gg yr−1) for China are highly significant, contributing about 54 % of global CCl4 emissions. We show that 89 ± 6 % of the CCl4 enhancements observed at Gosan can be accounted for by fugitive emissions of CCl4 occurring at the factory level during the production of CH3Cl, CH2Cl2, CHCl3 and C2Cl4 (PCE) and feedstock and solvent use in chemical manufacturing industries. Thus, it is crucial to implement technical improvements and better regulation strategies to reduce the evaporative losses of CCl4 occurring at the factory and/or process level.

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 enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,282

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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