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Enregistrement W4385768408 · doi:10.1093/pnasnexus/pgad260

Estimation of natural methane emissions from the largest oil sand deposits on earth

2023· article· en· W4385768408 sur OpenAlexafffundabout
Cao Wei, Seyed Mostafa Jafari Raad, Hassan Hassanzadeh

Notice bibliographique

RevuePNAS Nexus · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChina Scholarship CouncilUniversity of Calgary
Mots-clésMethaneOil sandsEnvironmental scienceMethane emissionsNatural gasFossil fuelMonte Carlo methodGreenhouse gasAtmospheric sciencesPetroleum engineeringEnvironmental engineeringHydrology (agriculture)GeologyWaste managementChemistryEngineeringGeotechnical engineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Worldwide methane emission by various industrial sources is one of the important human concerns due to its serious climate and air-quality implications. This study investigates less-considered diffusive natural methane emissions from the world's largest oil sand deposits. An analytical model, considering the first-order methane degradation, in combination with Monte Carlo simulations, is used to quantitatively characterize diffusive methane emissions from Alberta's oil sands formations. The results show that the average diffusive methane emissions from Alberta's oil sands formations is 1.56 × 10−4 kg/m2/year at the 90th percentile of cumulative probability. The results also indicate an annual diffusive methane emissions rate of 0.857 ± 0.013 Million tons of CO2e/year (MtCO2e/year) from Alberta's oil sands formations. This finding suggests that natural diffusive leakages from the oil sands contribute an additional 1.659 ± 0.025 and 5.194 ± 0.079% to recent Canada's 2019 and Alberta's 2020 methane emission estimates from the upstream oil and gas sector, respectively. The developed model combined with Monte Carlo simulations can be used as a tool for assessing methane emissions and current inventories.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,669
Score d'incertitude au seuil0,620

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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