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Enregistrement W4387378736 · doi:10.1021/acs.estlett.3c00613

Fence-Line Spectroscopic Measurements Suggest Carry-Over of Salt-Laden Aerosols into Flare Systems Is Common

2023· article· en· W4387378736 sur OpenAlexafffundabout
Zachary R. Milani, Bradley Conrad, Cameron S. Roth, Matthew R. Johnson

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology Letters · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueOil, Gas, and Environmental Issues
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaOffice of Energy Research and DevelopmentNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEnvironmental sciencePollutantSodiumChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pollutant emissions from gas flares in the upstream oil and gas (UOG) industry can be exacerbated by aerosols of coproduced liquid hydrocarbons and formation water that survive separation and enter the flare. Of noteworthy concern is the potential impact of salt-laden aerosols, since the associated chlorine may adversely affect combustion and emissions. Here, we use a novel approach to remotely detect carry-over of salt-laden aerosols into field-operational flares via flame emission spectroscopy targeting two of the most abundant species in produced water samples, sodium and potassium. Ninety-five UOG flares were examined during field campaigns in the Bakken (U.S.A. and Canada) and Amazon (Ecuador) basins. For the first time, carry-over of salt species into flares is definitively detected and further found to be concerningly common, with 74% of studied flares having detectable sodium and/or potassium signatures. Additional analysis reveals that carry-over strongly correlates with reported flared gas volume (positive) and well age (negative), but carry-over was also observed in flares linked to older wells and those flaring relatively little gas. Given the scale of global UOG flaring and the risk of salt-laden aerosols affecting emissions, these findings emphasize the need to review separation standards and re-evaluate pollutant emissions from flares experiencing carry-over.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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