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Enregistrement W2994913330 · doi:10.1021/acs.est.9b05522

Top-Down Determination of Black Carbon Emissions from Oil Sand Facilities in Alberta, Canada Using Aircraft Measurements

2019· article· en· W2994913330 sur OpenAlexafffundabout
Yuan Cheng, Shao‐Meng Li, John Liggio, Mark Gordon, Andrea Darlington, Qiong Zheng, Michael D. Moran, Peter Liu, Mengistu Wolde

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensNational Research Council CanadaYork UniversityEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesGovernment of CanadaGovernment of Alberta
Mots-clésEnvironmental scienceCarbon blackGreenhouse gasWaste managementFossil fuelCarbon fibersEnvironmental engineeringEnvironmental protectionEngineeringOceanographyGeologyChemistryMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Black carbon (BC) emissions from the Canadian oil sand (OS) surface mining facilities in Alberta were investigated using aircraft measurements. BC emission rates were derived with a top-down mass balance approach and were found to be linearly related to the volume of oil sand ore mined at each facility. Two emission factors were determined from the measurements; production-based BC emission factors were in the range of 0.6-1.7 g/tonne mined OS ore, whereas fuel-based BC emission factors were between 95 and 190 mg/kg-fuel, depending upon the facility. The annual BC emission, at 707 ± 117 tonnes/year for the facilities, was determined using the production-based emission factors and annual production data. Although this annual emission is in reasonable agreement with the BC annual emissions reported in the latest version of the Canadian national BC inventory (within 16%), the relative split between off-road diesel and stack sources is significantly different between the measurements and the inventory. This measurement evidence highlights the fact that the stack sources of BC may be overestimated and the off-road diesel sources may be underestimated in the inventory and points to the need for improved BC emission data from diesel sources within facilities.

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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations18
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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