Evaluating oil and gas contributions to ambient nonmethane hydrocarbon mixing ratios and ozone-related metrics in the Colorado Front Range
Notice bibliographique
Résumé
Recently, oil and natural gas (O&NG) production activities in the Denver-Julesburg Basin have expanded rapidly. Associated nonmethane hydrocarbon (NMHC) emissions contribute to photochemical formation of ground-level ozone and include benzene as well as other hazardous air pollutants. Using positive matrix factorization (PMF) and chemical mass balance (CMB) methods, we estimate how much O&NG activities and other sources contribute to morning NMHC mixing ratios measured from 2013 to mid-2016 at a site in Platteville, CO, in the Denver-Julesburg Basin, and at a contrasting site in downtown Denver. A novel adjoint sensitivity analysis method is then used to estimate corresponding contributions to ozone and ozone-linked mortality in the Denver region. Average 6–9 am NMHC mixing ratios in Platteville were seven times higher than those in Denver in 2013 but four times higher in 2016. CMB estimates that O&NG activities contributed to the Platteville (Denver) site an average of 96% (56%) of NMHC on a carbon basis while PMF indicated 92% (33%). Average vehicle-related contributions of NMHC are estimated as 41% by CMB and 53% by PMF in Denver. Estimates of the fractional contribution to potential ozone and ozone-linked mortality from O&NG activities are smaller while those from vehicles are larger than the NMHC contributions. CMB (PMF) indicate that greater than 78% (40%) of annual average benzene in Denver is attributable to vehicle emissions while greater than 75% (67%) of benzene in Platteville is attributable to O&NG activities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».