Best Practices for Verifiable Bottom-Up Baseline Emissions Quantification of Producing Oil and Gas Fields
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper studies the gaps that oil and gas operators faced when undertaking a bottom-up facility inventory and baseline quantification of emissions to support corporate priorities for project evaluation and enable participation in government subsidies related to emission reduction programs provided by the Government of Alberta, Canada. The paper aggregates the challenges observed during a survey of over 14,000 facilities in Alberta, Canada from 2020-2022. The paper presents best practices to ensure business readiness for baseline emissions quantification. Globally, countries are making international commitments in Nationally Determined Contributions (NDCs) relating to GHG emission reductions. In the case of Alberta, governments, regulators and independent bodies have repeatedly expressed concern that the estimated and reported emissions represent only a fraction of the actual methane emissions from oil and gas production in Alberta, resulting in an inaccurate baseline for decision making. In 2020, the Government of Alberta announced an incentive program to support and encourage producers to create full-field emitter inventories, quantify baseline emissions and identify emission reduction opportunities. Actioning the program required the creation of standardized emissions data collection criteria for all equipment within the production system as well as production facilities. A standardized emissions data collection criteria was developed through stakeholder engagement with the Alberta regulator, government, operators, carbon credit experts, data capture service providers and 3rd party verifiers. The uptake of the program has been strong, with operators benefiting from baseline emission quantification and emitter inventories to prioritize imvestment decisions. Oil and gas producers are now making investment decisions to meet Canada's commitment to the Paris Agreement, with accurate baseline emission quantification and technology implementation plans. These producers are targeting investment to "big hit" emissions reduction investments with the clarity of an accurate bottom-up baseline emission quantification. While the incentive program successfully incentivized and financially supported producers in this endeavor, the participating companies faced several technical roadblocks, including incomplete emitter inventories, emissions data management, change management and repeatability. These challenges need to be addressed to limit stakeholders setting emission reduction targets prior to field level emissions quantification and prioritization of "big hit" emissions reduction opportunities. Through the program the authors observed and developed a business readiness methodology and best practices to address these challenges. This paper presents the business readiness methodology developed and discusses a set of best practices for undertaking site inventories and baseline emissions quantification that can be confidently actioned in any jurisdiction to create impactful methane emission reduction pathways.
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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 | 0,135 | 0,153 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,016 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».