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Enregistrement W4321184211 · doi:10.1088/2634-4505/acbced

Reducing oil and gas well leakage: a review of leakage drivers, methane detection and repair options

2023· review· en· W4321184211 sur OpenAlex
Khalil El Hachem, Mary Kang

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Infrastructure and Sustainability · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésLeakage (economics)CasingEnvironmental scienceWellheadAquiferMethaneFossil fuelGroundwaterPetroleum engineeringEnvironmental engineeringGeologyEngineeringWaste managementGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Oil and gas wells (OGWs) with integrity failures can be a conduit for methane and contaminant leakage to groundwater aquifers, surface water bodies and the atmosphere. While there have been numerous reviews addressing OGW leakage, there is a gap in the literature regarding an examination of OGW leakage that encompasses both abandoned and active wells, as well as factors that impact leakage, methane emission measurements, and options for repairing leaks. Here, we review the literature to evaluate factors and policies affecting leakage of active and abandoned OGWs, studies quantifying OGW methane emissions, and leakage repair and emission reduction options. Furthermore, our review places a greater emphasis on abandoned oil and gas wells and does not focus on one well type, such as unconventional wells. Of the 38 factors in published literature reviewed here, studies find that 15 (39%) factors, including geographic location, well deviation, casing quality and plugging status consistently affect OGW leakage. For 15 (39%) factors, including surface casing depth, well elevation and land cover, one or two studies show that they do not affect OGW leakage. For the remaining eight (21%) factors, including well age, studies show conflicting results. Although increased frequency of well monitoring and repair can lead to reduced OGW leakage, several studies indicate that monitoring and repair requirements are not always enforced. Moreover, we find 13 studies quantifying OGW methane emissions to the atmosphere at the oil and gas wellhead scale across Canada and the United States with major gaps in the geographical distribution of the collected data. Moreover, although studies measuring abandoned wells include measurements from orphaned wells, available measurements do not differentiate between orphaned and abandoned OGWs, which is important for policy makers aiming to quantify methane emission reductions of plugging hundreds of thousands of orphaned wells. To repair OGW leakage, we find that most studies focus on well cement and casing repair. There are alternatives to cement and casing repair that only reduce methane emissions, such as soil methane oxidation, but their widespread applicability requires further study. Overall, our review of factors affecting OGW leakage can be used to identify OGWs with high leakage potential and guide OGW leakage monitoring and repair policies, thereby reducing climate and environmental impacts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle