Engineering Poster E4: Strength in numbers: how the different satellite systems used to monitor methane emissions from space have different, yet complementary, capabilities to help the oil and gas industry meet its decarbonisation goals
Notice bibliographique
Résumé
Poster E4 Satellites are a powerful tool in monitoring methane emissions around the world. In the last 5 years, many new systems have been both announced and deployed, each with different capabilities, and designed for a specific purpose. With an increase in options also comes confusion as to how these systems can and should be used. This paper will examine how these systems complement each other’s strengths and weaknesses to provide actionable insight to the oil and gas industry. The performance parameters of several current and future satellite systems will be presented and compared, supported with recent examples when available. The importance of factors like frequency of revisit, detection threshold, precision, and spatial resolution will be discussed and contrasted with the needs of the oil and gas industry in gaining a more complete understanding of its methane emissions, in providing key information to stakeholders, and in enabling action to mitigate emissions. Results from GHGSat’s second generation of high-resolution satellites displaying measurements of methane plumes at oil and gas facilities around the world will be presented to demonstrate some of the advantages of the technology. These two satellites, GHGSat-C1 and C2 (Iris and Hugo), were launched in September 2020 and January 2021, respectively. Another eight satellites are planned to be launched by mid-2023. Finally, the ability of these systems to work together and complement each other’s capabilities, and some of the analytics tools used to augment the data, will be presented. To access the poster click the link on the right. To read the full paper click here
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».