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Enregistrement W4392594847 · doi:10.5194/egusphere-egu24-205

Oil and gas wellbore leakage in Canada: key reporting uncertainties and measurement knowledge gaps

2024· preprint· en· W4392594847 sur OpenAlexaffabout
Scott P. Seymour, Donglai Xie, Mary Kang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWellboreLeakage (economics)Petroleum engineeringKey (lock)Environmental scienceForensic engineeringComputer scienceGeologyEngineeringComputer securityEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depleted oil and gas formations and associated wells can be exploited for use as energy or carbon dioxide storage infrastructure. However, a loss of wellbore integrity can result in the uncontrolled migration of fluids out of the well, risking groundwater contamination and releasing greenhouse gases (e.g., methane, carbon dioxide, hydrogen) into the atmosphere. In Canada, emissions specifically related to wellbore integrity and subsurface-based leakage have been monitored, measured, and reported by the oil and gas industry for more than a decade, resulting in some of the largest datasets to track such wellbore emissions. While these reporting systems were not necessarily designed to track methane emissions, both the provincial and federal governments nevertheless use these data to estimate methane emissions associated with subsurface wellbore leakage. Moreover, incomplete reporting by the industry has resulted in highly uncertain methane emission magnitudes, and attempts by federal and provincial governments to resolve these issues yield emission estimates varying by more than a factor of two. Further, poorly understood emission mechanisms are likely to yield even more uncertainty in total emissions from wellbore leakage.In this presentation, we illustrate the highly uncertain nature of methane emissions due to subsurface wellbore leakage in Canada using industry-reported data for the provinces of Alberta and British Columbia, regions covering more than 80% of crude oil and 95% of natural gas production nationally. We illustrate the sensitivity of these methane emission estimates using a variety of assumptions employed by the different governments for incomplete data, highlighting the key knowledge gaps for this source of emission. The different assumptions result in estimates varying by a factor of 3, and more troublingly, connotate fundamentally different understandings about wellbore leakage causes, sources of fluid, and progression of emission rates over time. We make initial recommendations for wellbore leakage monitoring and measurements to improve Canada’s methane quantification but with more broad applicability for monitoring well fluid leakage more generally.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,100
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,885

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,100
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,026
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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