Meter-scale retrieval of industrial methane emissions using GHGSat’s satellite constellation
Notice bibliographique
Résumé
Actionable feedback to industrial operators is extremely valuable to help them reduce their greenhouse gas emissions. With this goal in mind, GHGSat launched in 2016 a demonstration satellite called GHGSat-D (“Claire”). It was the first satellite built specifically to detect and quantify methane emissions from individual sites. With the launches of GHGSat-C1 (“Iris”) in September 2020 and of GHGSat-C2 (“Hugo”) planned in January 2021, GHGSat will have three methane-sensing meter-scale resolution satellites in orbit. In addition to those satellites, GHGSat has also deployed an aircraft version of the instrument to survey specific areas with even lower detection threshold thanks to its higher spatial resolution. This presentation will show the improvements done since GHGSat-D that allow our instruments to reach column precision of 1% of background. With this enhanced sensitivity, sources such as oil and gas facilities, mines, landfills and dams can be measured from space. Emission quantification of various sources will be presented and will demonstrate that GHGSat-C1 is approaching its target detection threshold of 100 kg/h. We will also illustrate the complementarity of GHGSat’s instruments with Sentinel-5P, the first ones able to detect individual sources with low emission rates, the second able to measure daily and with high accuracy global methane concentrations. We will also discuss the data calibration and validation plan of our instruments. Finally, an update on the future expansion of GHGSat’s constellation will be given.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».