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Enregistrement W2907552959 · doi:10.1525/elementa.341

Methane emissions from contrasting production regions within Alberta, Canada: Implications under incoming federal methane regulations

2019· article· en· W2907552959 sur OpenAlexaboutno aff
Elizabeth O’Connell, David Risk, Emmaline Atherton, Évelise Bourlon, Chelsea Fougère, Jennifer Baillie, David Lowry, Jacob Johnson

Notice bibliographique

RevueElementa Science of the Anthropocene · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasMethaneEnvironmental scienceFugitive emissionsPlumeFossil fuelMethane emissionsAtmospheric sciencesEnvironmental engineeringWaste managementMeteorologyGeologyChemistryGeographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aggressive reductions of oil and gas sector methane, a potent greenhouse gas, have been proposed in Canada. Few large-scale measurement studies have been conducted to confirm a baseline. This study used a vehicle-based gas monitoring system to measure fugitive and vented gas emissions across Lloydminster (heavy oil), Peace River (heavy oil/bitumen), and Medicine Hat (conventional gas) developments in Alberta, Canada. Four gases (CO2, CH4, H2S, C2H6), and isotopic δ13CCH4 were recorded in real-time at 1 Hz over a six-week field campaign. We sampled 1,299 well pads, containing 2,670 unique wells and facilities, in triplicate. Geochemical emission signatures of fossil fuel-sourced plumes were identified and attributed to nearby, upwind oil and gas well pads, and a point-source gaussian plume dispersion model was used to quantify emissions rates. Our analysis focused exclusively on well pads where emissions were detected >50% of the time when sampled downwind. Emission occurrences and rates were highest in Lloydminster, where 40.8% of sampled well pads were estimated to be emitting methane-rich gas above our minimum detection limits (m = 9.73 m3d–1). Of the well pads we found to be persistently emitting in Lloydminster, an estimated 40.2% (95% CI: 32.2%–49.4%) emitted above the venting threshold in which emissions mitigation under federal regulations would be required. As a result of measured emissions being larger than those reported in government inventories, this study suggests government estimates of infrastructure affected by incoming regulations may be conservative. Comparing emission intensities with available Canadian-based research suggests good general agreement between studies, regardless of the measurement methodology used for detection and quantification. This study also demonstrates the effectiveness in applying a gaussian dispersion model to continuous mobile-sourced emissions data as a first-order leak detection and repair screening methodology for meeting regulatory compliance.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations59
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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