Methane emission rate estimate using airborne measurement at offshore oil platforms in Newfoundland and Labrador, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Methane (CH 4 ) measurements are needed to better understand emissions from oil and gas sources. While many CH 4 measurement studies have been done in Canada, they have not yet targeted offshore production from which low emission intensities are reported by industry. For this study, a Twin Otter aircraft was equipped with a Picarro 2210-i gas analyzer and an Aventech wind measurement system (AIMMs_30) to measure CH 4 emissions from three oil production facilities in offshore Newfoundland and Labrador. Each facility was visited three times to account for daily variability. Measured concentrations were used to estimate emission rates and production-weighted intensities using two different methods, Top-down Emission Rate Retrieval Algorithm (TERRA), a mass conservation technique developed by Environment and Climate Change Canada, and a Gaussian Dispersion method (GD). Overall, TERRA mass balance-derived emission rates from our measurements were 2,890 ± 3,027 m 3 CH 4 day − 1 (GD = 7,721 m 3 CH 4 day − 1 ), 3,738 ± 7,199 m 3 CH 4 day − 1 (GD = 13,131 m 3 CH 4 day − 1 ) and 7,975 ± 4,453 m 3 CH 4 day − 1 (GD = 7,242 m 3 CH 4 day − 1 ), respectively for SeaRose, Hibernia and Hebron. Based on results from both TERRA and Gaussian dispersion the weighted average was (considering number of samples in each method) 5,000 m 3 CH 4 day − 1 (3.35 tonnes CH 4 day − 1 ), which is comparable to the federally reported estimate of 8,037 m 3 CH 4 day − 1 of federal estimates, reported in 2019. Production-weighted methane intensities calculated using measured emission rates and reported oil production show that Canadian offshore production ranges from 0.4–2.2 MJ emitted/MJ produced, making it among the least methane-intensive oil produced in Canada.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».