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Enregistrement W4321995508 · doi:10.5194/egusphere-egu23-10259

Underestimation of reported methane emissions, and air pollutant loadings, from upstream oil and gas activities in Canada

2023· preprint· en· W4321995508 sur OpenAlexaffabout
Martin Lavoie, David Risk, Katlyn MacKay, Évelise Bourlon

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMethanePollutantEnvironmental scienceFossil fuelMethane emissionsAir quality indexNatural gasEnvironmental engineeringGreenhouse gasAtmospheric methaneEmission inventoryAir pollutantsAir pollutionEnvironmental chemistryWaste managementChemistryMeteorologyEngineeringGeologyGeographyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada was an early adopter of methane regulation in the oil and gas sector, and recently announced a more ambitious goal to reduce 75% of methane emissions by 2030. New stricter methane regulations should also help reduce loading of air pollutants typically associated with methane emissions (H2S, VOCs, ozone). To examine regional emission trends and to derive an inventory estimate for Canada’s upstream oil and gas sector, we measured methane emissions at 6650 sites across six major oil and gas producing regions in Canada. Our research suggests that methane emissions from the oil and gas industry are underestimated in Canada by ~1.5. For Canada’s largest producing province, Alberta, we found a greater than 1000-fold variation in methane intensity per unit of fossil energy production within the cohort of oil and gas producers. Producer self-published methane emission intensities in ESG materials showed a low bias and tended to mirror regulatory submissions that require reporting only on specific source types. Our measurements suggest that methane-associated pollutants produced by oil and gas activities are also underestimated and communities near these activities may face higher loading of methane-accessory contaminants than might be predicted by Canada’s National Pollutant Release Inventory (NPRI). Using accepted pollutant emission factors, reported flaring and other combustion activity, the federal methane inventory, and our methane measurements, we generated air quality exposure maps reflecting air pollutant loads on Canadian communities. Stricter methane regulation has the potential to significantly decrease methane, but also pollutant loads in several heavy oil communities including the Lloydminster - Bonnyville area.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,196

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,203 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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