Implementing Sound Regulations to Minimize Air Emissions Associated with Natural Gas Extraction
Notice bibliographique
Résumé
The three primary airborne sources from shale gas operations are: fugitives; venting; and flaring. Venting and flaring are the easiest to address with regulations and best practices. Flaring is usually associated with oil production; however it does occur during gas production such as in emergency conditions or during well testing. Fugitives are more challenging as they are unintentional and often require emission surveys to detect. However as these emission sources are not unique to shale gas operations and regulations already exist to manage them in most jurisdictions. A review of existing Canadian and European rules around casing vent flow and other fugitive emissions illustrates the emphasis already placed on these issues. For example in Alberta flaring has been reduced by 71.5% since 1996 and venting by 56.4% since 2000. In the EU flaring and venting regulations also exist and are similar to those in Alberta. The primary concern around methane fugitive emissions is casing vent flow caused by well cement failure. As cement failure has many other ramifications this situation is also already addressed by regulation. Diesel exhaust is also prevalent in the field due to the many heavy trucks needed to haul equipment, chemicals and water as well as the fracturing pumps and drilling rigs. Regulations are also in place to manage the emissions from diesel combustion in heavy vehicles as well as drilling rigs. Technology also plays a role in reducing the impact of shale gas development on air quality. Advancements in cement formulations, well design and equipment selection will further enhance the reductions achieved through regulation. In conclusion the natural gas sector is heavily regulated globally with respect to methane, hydrocarbon and particulate emissions and significant reductions have already been achieved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».