Assessing the effectiveness and efficiency of methane regulations in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Many jurisdictions are introducing methane reduction policy as part of climate commitments, with a focus on the oil and gas supply chain. Periodic comprehensive leak detection and repair (LDAR) surveys or screening leak detection and repair surveys are required in the British Columbia, Canada oil and gas sector to reduce unintentional methane emissions caused by leaking infrastructure. By finding and fixing leaks quickly, emissions of methane, a potent greenhouse gas, are reduced. In this study, we explored how effectively British Columbia’s regulation, deposited in December 2018, made progress towards meeting the policy objective of a 45% decrease in methane emissions by 2025 from a 2014 baseline. We evaluated the performance and cost effectiveness of regulatory-prescribed LDAR programmes using data collected by the BC Energy Regulator (formerly BC Oil and Gas Commission) for the 2020 year, and survey cost data submitted by service providers. We found that the new regulation was only partially effective due to low compliance rates. We also observed heavy tail leak distributions in LDAR data collected by service companies, but comparatively narrow leak distributions in data from permit holders who internalized LDAR operations, suggesting a difference in work practice or the use of equipment. Comprehensive leak detection surveys were found to be more cost efficient ($23 CAD/tCO2e reduced) compared to screening surveys ($1,787 CAD/tCO2e reduced) because more methane leaks are detected in comprehensive assessments. To meet methane reduction targets, we recommend that: 1) jurisdictions work to improve compliance rates by introducing minimum administrative penalties specific to noncompliance; 2) that all future LDAR surveys are instrument-based; 3) limiting turnaround time limits so that repairs are not delayed indefinitely; and 4) that LDAR completed internally by permit holders undergo independent third-party verification.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».