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Enregistrement W4391299739 · doi:10.1080/10962247.2024.2319773

Quantifying flare combustion efficiency using an imaging Fourier transform spectrometer

2024· article· en· W4391299739 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of the Air & Waste Management Association · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueOil, Gas, and Environmental Issues
Établissements canadiensDefence Research and Development CanadaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFlareCombustionSpectrometerFourier transformFourier transform infrared spectroscopyImaging spectrometerEnvironmental scienceOpticsRemote sensingPhysicsMaterials scienceChemistryGeologyAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mid-wavelength infrared (MWIR) imaging Fourier transform spectrometers (IFTSs) are a promising technology for measuring flare combustion efficiency (CE) and destruction removal efficiency (DRE). These devices generate spectrally resolved intensity images of the flare plume, which may then be used to infer column densities of relevant species along each pixel line-of-sight. In parallel, a 2D projected velocity field may be inferred from the apparent motion of flow features between successive images. Finally, the column densities and velocity field are combined to estimate the mass flow rates for the species needed to calculate the CE or DRE. Since the MWIR IFTS can measure key carbon-containing species in the flare plume, it is possible to measure CE without knowing the fuel flow rate, which is important for fenceline measurements. This work demonstrates this approach on a laboratory heated vent, and then deploys the technique on two working flares: a combustor burning natural gas at a known rate, and a steam-assisted flare at a petrochemical refinery. Analysis of the IFTS data highlights the potential of this approach, but also areas for future development to transform this approach into a reliable technique for quantifying flare emissions.Implications: Our research is motivated by the need to assess hydrocarbon emissions from flaring, which is a critical problem of global significance. For example, recent studies have shown that methane destruction efficiency of flaring from upstream oil may be significantly lower than the commonly assumed figure of 98%; work by Plant et al. , in particular, suggest that this discrepancy amounts to CO2 emissions from 2 to 8 million automobiles annually, considering the US alone. Similarly, the international energy agency (IEA) estimates a global flare efficiency of 92%, which translates in 8 million tons of CH4 emitted by flares in 2020. Highlighted by these studies and supported by the World Bank initiatives toward zero routine flaring emissions, there is an urgent need for oil and gas industry to assess their flare methane emission, and overall hydrocarbon emissions. At the very least, it is critical to identify problematic flare operating conditions and means to mitigate flare emissions. Focusing on remote quantification of plume species, the measurement technique and quantification method presented in this paper is a considerable step forward in that direction by computing combustion efficiency and key components for destruction efficiency.

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.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,405
Score d'incertitude au seuil0,413

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,237 · 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