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Enregistrement W4322212589 · doi:10.5194/egusphere-egu23-15766

Fugitive Methane Across the UK Gas Distribution Network from Terminals to Cities: Characterisation and Methodology Development

2023· preprint· en· W4322212589 sur OpenAlexaff
David Lowry, James L. France, Julianne M. Fernandez, Aliah al-Shalan, Rebecca Fisher, Felix Vogel, Euan G. Nisbet

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésFugitive emissionsMethaneNatural gasEnvironmental scienceGreenhouse gasFossil fuelMethane emissionsBayEnvironmental engineeringWaste managementChemistryEngineeringGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
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