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Enregistrement W2977431836 · doi:10.1038/s41598-019-50426-3

Barometric-pumping controls fugitive gas emissions from a vadose zone natural gas release

2019· article· en· W2977431836 sur OpenAlexafffund
Olenka N. Forde, Aaron G. Cahill, Roger Beckie, K. Ulrich Mayer

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilNatural Resources CanadaCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British ColumbiaGovernment of Canada
Mots-clésFugitive emissionsVadose zoneEnvironmental scienceGreenhouse gasNatural gasAquiferSoil gasPetroleum engineeringFossil fuelWater tableContaminationEnvironmental engineeringHydrology (agriculture)GroundwaterSoil waterSoil scienceGeologyWaste managementGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Subsurface natural gas release from leaking oil and gas wells is a major environmental concern. Gas migration can cause aquifer contamination, explosive conditions in soil gas, and greenhouse gas emissions. Gas migration is controlled by complex interacting processes, thus constraining the distribution and magnitude of "fugitive gas" emissions remains a challenge. We simulated wellbore leakage in the vadose zone through a controlled release experiment and demonstrate that fugitive gas emissions can be directly influenced by barometric pressure changes. Decreases in barometric-pressure led to surface gas breakthroughs (>20-fold increase in <24 hours), even in the presence of low-permeability surficial soils. Current monitoring strategies do not consider the effect of barometric pressure changes on gas migration and may not provide adequate estimates of fugitive gas emissions. Frequent or continuous monitoring is needed to accurately detect and quantify fugitive gas emissions at oil and gas sites with a deep water table.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,364
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,192 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations71
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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