Fugitive Methane Across the UK Gas Distribution Network from Terminals to Cities: Characterisation and Methodology Development
Notice bibliographique
Résumé
Fugitive emissions from gas distribution are a top target for reduction of CH4 emissions to atmosphere with the UN considering that emissions from fossil fuel activities can be reduced by 61% (UN, 2021). Once the emissions are identified there are mitigation solutions to stop the leaks far more easily than emissions from waste and agricultural sectors. The RHUL group has identified fugitive methane from UK sources using a mobile survey vehicle since 2013, initially to identify plumes and characterise the emissions by source category using isotopic signatures (δ13C) and ethane to methane ratios (C2:C1). More recent measurements have focussed on CH4 emissions from buried city gas pipelines, primarily London, and development of methodology for interpreting data from a range of different high-precision instruments. Much of the gas in the UK distribution system has very similar charactersistics once mixing downstream of terminals has taken place. This is typically characterised by δ13C signature of -39 ± 1 ‰ and C2:C1 of 0.055 ± 0.015, which make it distinct from agricultural, waste and combustion CH4 sources. The small proportion of gas coming from the Southern North Sea and Morecambe Bay fields (now <20%) is more enriched in 13C (-34 to -28 ‰) and terminals receiving gas from these locations have different emission signatures; that for the Bacton terminal can be traced downstream toward London. City measurements by Picarro 2301 and LGR UMEA of London and Birmingham pipeline gas leaks in 2019 have been used to quantify emissions using methodology developed by Weller et al. (2019) and refined by Maazallahi et al. (2020). A total estimated emission for the Greater London area of 2.2 kT (Fernandez et al., in prep.), is much lower than the inventory suggests and lower than estimates and from aircraft or fixed site measurements. While fugitive gas emissions from rural areas (pipelines and above-ground infrastructure) are much larger than the inventory suggest, lowering expected urban emissions, and small peaks of <200 ppb cannot be definitively characterised as gas leaks, leading to underestimation, the methodology for leak emissions estimation needs further refinement for dense urban environments. A range of instruments measuring at 0.3 to 10Hz and different emissions methodologies are currently being assessed through repeat surveys of some London boroughs. Maazallahi et al., 2020, Atmos. Chem. Phys., 20, 14717–14740, https://doi.org/10.5194/acp-20-14717-2020United Nations Environment Programme, 2021, Emissions Gap Report 2021: The Heat Is On – A World of Climate Promises Not Yet Delivered, NairobiWeller et al., 2019, PLoS One 14, e0212287, https://doi.org/10.1371/journal.pone.0212287
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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 | 0,014 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».