Detecting and quantifying methane emissions from oil and gas production: algorithm development with ground-truth calibration based on Sentinel-2 satellite imagery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Sentinel-2 satellite imagery has been shown by studies to be capable of detecting and quantifying methane emis- sions from oil and gas production. However, current methods lack performance validation by calibration with ground-truth testing. This study developed a multi-band-multi-pass-multi-comparison methane retrieval algorithm that enhances Sentinel-2 sensitivity to methane plumes. The method was calibrated using data from a large-scale controlled release test in Ehrenberg, Arizona in fall 2021, with three algorithm parameters tuned based on the true emission rates. Tuned parameters are the pixel- level concentration upper bound threshold during extreme value removal, the number of comparison dates, and the pixel-level methane concentration percentage threshold when determining the spatial extent of a plume. We found that a low value of the upper bound threshold during extreme value removal can result in false negatives. A high number of comparison dates helps enhance the algorithm sensitivity to the plumes in the target date, but values in excess of 12 days are neither necessary nor computationally efficient. A high percentage threshold when determining the spatial extent of a plume helps enhance the quan- tification accuracy, but it may harm the yes/no detection accuracy. We found that there is a trade-off between quantification accuracy and detection accuracy. In a scenario with the highest quantification accuracy, we achieved the lowest quantification error and had zero false positive detections; however, the algorithm missed 3 true plumes which reduced the yes/no detection accuracy. On the contrary, all the true plumes were detected in the highest detection accuracy scenario, but the emission rate quantification had higher errors. We also illustrated a two-step method that updates the emission rate estimates in an interim step which improves quantification accuracy while keeping high yes/no detection accuracy. We also validated the algorithm’s ability to avoid false positives by applying it to a nearby region with no emissions.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 ».