Analysis of Emissions Profiles of Hydraulic Fracturing Engine Technologies
Notice bibliographique
Résumé
In the past twenty years natural gas production in the United States has significantly increased. This is largely due to technological advancements in unconventional methods of horizontal drilling and hydraulic fracturing. With these new and improved technologies, the United States has been able to increase its natural gas dry production per year by 14.5 trillion cubic feet per year from 2001-2021, a 74.1% increase. Horizontal drilling allows the wellbore to have more contact with the source rock, thus allowing more hydrocarbons to be extracted. Hydraulic fracturing allows oil and gas companies to have access to low permeable source rock, previously uneconomical to pursue. With hydraulic fracturing or “fracing” comes emissions from the heavy-duty engines used to power fluid pumps that drive the frac fluid into the ground. To evaluate the emissions from various engine types, a MATLAB model was developed and improved based on a model created by partner, BJ Energy Solutions. This model was also expanded by evaluating emissions for engines operating in the Marcellus shale play. The model was developed utilizing Environmental Protection Agency (EPA) standardized methodologies, data from previously conducted studies, as well as engine manufacturer data sheets. This model was created to accurately predict emission values and rates from greenhouse and non-greenhouse gases on fracing well sites. Seven engines were compared using the model: direct drive turbine, natural gas reciprocating, Tier 2 and Tier 4 diesel and dual fuel, and large turbine. Five shale plays were put into the model: Haynesville, Permian, Montney/Duvernay, Marcellus, and SCOOP/STACK (South Central Oklahoma Province/Sooner Trend Anadarko Canadian Kingfisher). A total of eight cases were ran with five varying parameters: shale play, pumping pressure, fluid flow rate, and Tier 2 and Tier 4 Dual Fuel substitution ratios. Each case assumed the same amount of pumping hours per day at 17 and only the Marcellus case differed in stage length. Each of the cases are equivalent to one days’ worth of fracing, a total of 17 pumping hours. For Cases 1 through 6 over all the engines the average total CO2e emissions was 2342 Metric Tons. The Titan direct drive engine had the best CO2e values at 21.7% less than the average and the Tier 2 Dual Fuel engine had the worst CO2e values at 32.9% greater than the average. Cases 7 and 8 were used to look at the effects of changing the substitution rate on dual fuel engines. Cases 7
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».