Improving air quality model predictions of organic species using measurement-derived organic gaseous and particle emissions in a petrochemical-dominated region
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. This study assesses the impact of revised volatile organic compound (VOC) and organic aerosol (OA) emissions estimates in the GEM-MACH (Global Environmental Multiscale–Modelling Air Quality and CHemistry) chemical transport model (CTM) on air quality model predictions of organic species for the Athabasca oil sands (OS) region in Northern Alberta, Canada. The first emissions data set that was evaluated (base-case run) makes use of regulatory-reported VOC and particulate matter emissions data for the large oil sands mining facilities. The second emissions data set (sensitivity run) uses total facility emissions and speciation profiles derived from box-flight aircraft observations around specific facilities. Large increases in some VOC and OA emissions in the revised-emissions data set for four large oil sands mining facilities and decreases for others were found to improve the modeled VOC and OA concentration maxima in facility plumes, as shown with the 99th percentile statistic and illustrated by case studies. The results show that the VOC emission speciation profile from each oil sand facility is unique and different from standard petrochemical-refinery emission speciation profiles used for other regions in North America. A significant increase in the correlation coefficient is reported for the long-chain alkane predictions against observations when using the revised emissions based on aircraft observations. For some facilities, larger long-chain alkane emissions resulted in higher secondary organic aerosol (SOA) production, which improved OA predictions in those plumes. Overall, the use of the revised-emissions data resulted in an improvement of the model mean OA bias; however, a decrease in the OA correlation coefficient and a remaining negative bias suggests the need for further improvements to model OA emissions and formation processes. The weight of evidence suggests that the top-down emission estimation technique helps to better constrain the fugitive organic emissions in the oil sands region, which are a challenge to estimate given the size and complexity of the oil sands operations and the number of steps in the process chain from bitumen extraction to refined oil product. This work shows that the top-down emissions estimation technique may help to constrain bottom-up emission inventories in other industrial regions of the world with large sources of VOCs and OA.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».