Development of Methods for Top-Down Methane Emission Measurements of Oil and Gas Facilities in an Offshore Environment Using a Miniature Methane Spectrometer and Long-Endurance UAS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With atmospheric methane concentrations rising, spurring increased social concern, there is a renewed focus in the oil and gas industry on methane emission monitoring and control. In 2019, a methane emission survey at a bp asset west of Shetland was conducted using a closed-cavity methane spectrometer mounted onboard a long-endurance fixed-wing unmanned aerial vehicle (UAV). This flight represents the first methane emissions survey of an offshore facility with a miniature methane spectrometer onboard a UAV with subsequent flights performed. The campaign entailed gathering high-density methane concentration data in a cylindrical flight pattern that circumnavigated the facility in close proximity. A small laser spectrometer was modified from an open-cavity system to a closed-cavity onboard the aircraft and yielded in-flight detection limits (3s) of 1065ppb methane above background for the 2019/2020 sensor version and 150ppb for the 2021 sensor versions. Through simulation, the sensors minimum detection limits in mass flow rate were determined to be 50 kg/h for the 2019/2020 campaign and 2.5kg/h for the 2021 campaigns; translating to an obtainable measurement for 23% and 82% of assets reporting higher than 1 kg/h according to the 2019 EEMS dataset, respectively. To operationalize the approach, a simulation tool for flight planning was developed utilizing a gaussian plume model and a scaled coefficient of variation to invoke expected methane concentration fluctuations at short time intervals. The simulation is additionally used for creation of synthetic datasets to test and validate algorithm development. Two methods were developed to calculate offshore facility level emission rates from the geolocated methane concentration data acquired during the emission surveys. Furthermore, a gaussian plume simulator was developed to predict plume behavior and aid in error analysis. These methods are under evaluation, but all allow for the rapid processing (<24h) of results upon landing the aircraft. Additional flights were conducted in 2020 and 2021 with bp and several UK North Sea Operators through Net Zero Technology Centre (NZTC) funded project, resulting in a total of 18 methane emission survey flights to 11 offshore assets between 2019 and 2021. The 2019 flight, and subsequent 2020/21 flights, demonstrated the potential of the technology to derive facility level emission rates to verify industry emission performance and data.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».