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Enregistrement W4220788747 · doi:10.5194/egusphere-egu22-8989

Insights into GHG emissions from faulty oil and gas wells in the Western Canada Sedimentary Basin

2022· preprint· en· W4220788747 sur OpenAlexaffabout
Gabriela González Arismendi, Karlis Muehlenbachs

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasCasingDrillingShut downGeologyFossil fuelFugitive emissionsPetroleum engineeringStructural basinMethaneSedimentary rockNatural gasEnvironmental scienceGeochemistryGeomorphologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the source of fugitive methane is key to any mitigation effort. Unwanted emissions from oil and gas wells are significant contributors to greenhouse gas (GHG) emission budgets in petroliferous regions. Here we examine in detail, parameters that may be controlling GHG emission rate of individual, faulty wells in the Western Canada Sedimentary Basin (WCSB). For several hundred wells, we compared the source depth of the leaks determined by isotope fingerprinting to publicly available surface casing vent shut-in pressures and gas emission flow rates in three different oil and gas fields of WCSB. About seventy-five percent of the leaks are from shallower and intermediate formations rather than the targeted formations in most areas. The depth of leaks does not vary between horizontal and vertical wells in a given region. The source depth of the leaking gas is not correlated with the age of the well. Most of the leaks in a region come from specific gas-charged intermediate formations. We observe that smaller leaks come from both the shallower intermediate and the target zones. Surprisingly, the higher shut-in pressure and larger surface casing flows tend to come from shallower depths. In these cases, it was observed that the drillers had used comparatively less cement. There are many thousands of faulty wells in the WCSB, and our observations can guide the prioritization of remediation to most quickly and economically reduce GHG emissions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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