Repair Failures Call for New Policies to Tackle Leaky Natural Gas Distribution Systems
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Methane leaks in natural gas systems are low-hanging fruit for near-term, locally driven climate policy. Recent work suggests this emissions source is larger than previously believed and that repairing a small number of high emitters can cost-effectively reduce system-wide leakage. How successful are these repairs on the ground? Here, we assess the effectiveness of repair policies in the Massachusetts distribution system. Our analysis leverages state-wide utility data, on-site empirical measurements, stakeholder interviews, and document and legal analysis. We use these mixed methods to investigate the rate of repair failure, where a gas utility identifies and fixes a leak, but on-site emissions are not eliminated. We find that repair failures are relatively common, yet they are repeatedly neglected in policy. By not accounting for repair failures, policy may overestimate the effectiveness of distribution system repairs in meeting local greenhouse gas reduction targets. These results also underscore the importance of data transparency for monitoring and verifying subnational climate policies.
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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 | 0,012 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,003 |
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 ».