Investigating large methane enhancements in the U.S. San Juan Basin
Notice bibliographique
Résumé
In 2014, a satellite-based map of regional anomalies of atmospheric methane (CH4) column retrievals singled out the fossil fuel rich San Juan Basin (SJB) as the biggest CH4 regional anomaly (“hot spot”) in the United States. Over a 3-week period in April 2015, we conducted ground and airborne atmospheric measurements to investigate daily wind regimes and CH4 emissions in this region of SW Colorado and NW New Mexico. The SJB, similar to other topographical basins with local sources, experienced elevated surface air pollution under low wind and surface temperature inversion at night and early morning. Survey drives in the basin identified multiple CH4 and ethane (C2H6) sources with distinct C2H6-to-CH4 emission plume ratios for coal bed methane (CBM), natural gas, oil, and coal production operations. Air samples influenced by gas seepage from the Fruitland coal formation outcrop in La Plata County, CO, had enhanced CH4, with no C2-5 light alkane enhancements. In situ fast-response data from seven basin survey flights, all with westerly winds, were used to map and attribute the detected C2H6 and CH4 emission plumes. C2H6-to-CH4 plume enhancement correlation slopes increased from north to south, reflecting the composition of the natural gas and/or CBM extracted in different parts of the basin. Nearly 75% of the total detected CH4 and 85% of the total detected C2H6 hot spot were located in New Mexico. Emissions from CBM and natural gas operations contributed 66% to 75% of the CH4 hot spot. Emissions from oil operations in New Mexico contributed 5% to 6% of the CH4 hot spot and 8% to 14% of the C2H6 hot spot. Seepage from the Fruitland coal outcrop in Colorado contributed at most 8% of the total detected CH4, while gas venting from the San Juan underground coal mine contributed <2%.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».