Fugitive Methane Emissions: Development of a Mobile High-Volume Sampling System
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Liquefied natural gas (LNG) has been considered as a substitute for diesel and heavy-fuel oil in heavy-duty trucks and marine vessels, respectively. However, the widespread adoption of LNG as a fuel is hampered by its uncertain potential to reduce greenhouse gas (GHG) emissions in comparison with diesel and heavy-fuel oil from the lifecycle standpoint. Methane is the main component of LNG and a potent GHG. In this study, the design and validation of a high-volume sampling (HVS) system are proposed to accurately measure methane emissions from the LNG fuel infrastructure, including experiment designs for calibration and system validation, and uncertainty analysis. The accuracy of HVS measurements is tested under controlled environment. The results indicate that the HVS system can quantify leak rates between 108 and 3,254 g/h with a maximum uncertainty of 10% as long as the distance between the leak source and the HVS system sampling port is maintained at less than 50 mm. In future work, the HVS system will be used to characterize methane emissions from LNG offloading or bunkering process, and update the GHG inventories in North America to fill the knowledge gap in the complete lifecycle analysis of LNG fuel for heavy-duty vehicles and marine vessels.
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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) | 0,001 | 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 ».