MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4392617278 · doi:10.5194/egusphere-egu24-2391

Using Quantum Gas Lidar for Continuous Methane Emissions Quantification of Gas to Grid Plants in Water Sewage Treatment Works.

2024· preprint· en· W4392617278 sur OpenAlexaff
Bharanitharan Srinamasivayam, Alex G. Harrison, Doug Millington-Smith, Gavin Lindsay

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensNortel (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiogasEnvironmental scienceMethaneGreenhouse gasRenewable natural gasNatural gasAnaerobic digestionFugitive emissionsMethane emissionsWaste managementMethane gasEnvironmental engineeringSewage sludgeElectricitySewage treatmentFuel gasEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recent global focus on anthropogenic methane emissions mitigation has accelerated the development and deployment of novel technologies to detect, quantify, locate and prioritize mitigation of fugitive and process emissions of methane, particularly within the oil and gas supply chain. The majority of emissions within this infrastructure result from large and intermittent sources. One study1 showed that the largest 5% of emissions (i.e. super emitters) typically contribute over 50% of the total emission volumeand another study2 found that most sources (66%) are intermittent, and account for most (48%) of the emissions. The largest impact on emissions mitigation therefore can be realized by deploying detection methods and technologies that are matched to how these two classes of emissions manifest in the infrastructure. Continuous monitoring solutions that can image and pinpoint emission sources are especially well-suited for use at sites that are expected to have intermittent process emissions.We present recent work utilizing novel Quantum Gas Lidar for continuous methane emissions monitoring in sludge treatment works where methane-rich biogas is produced from the anaerobic digestion of sewage sludge. Some of the biogas is consumed on site and the rest is cleaned, upgraded and fed into the natural gas distribution network. Monitoring campaigns are ongoing at three such plants in the UK, owned and operated by Severn Trent, two of which have full gas to grid infrastructure. The third site uses combined heat and power engines to convert the biogas into electricity for use on site. Specific elements of the infrastructure are targeted for continuous, automated measurement by the lidar system (especially the digesters, gas storage, combined heat and power engines and gas to grid plants) and any detected methane emission plumes are imaged, their origins are pinpointed, and their emission rates are quantified. This results in a methane emission rate dataset having both high spatial and temporal resolution which can be used for both component and site-level emissions reporting within, for example, the OGMP 2.0 level 4 and level 5 framework, and IPCC Tier 3 (facility level) reporting. 3 The individual emission sources are intermittent and can have emission rates that vary in time depending on various process variables (i.e. varying pressures within the equipment) so that an accurate accounting of the overall emissions over time is reliant on the high-accuracy quantification and high temporal resolution that the lidar system provides. The continuous measurements have so far identified some previously unknown emission sources and have allowed the actual emissions of those sources to be accurately quantified for the first time, offering a high-confidence, measurement-based accounting of the methane emissions at these sites. [1] https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.6b04303 [2] https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.estlett.1c00173 [3] https://www.ipcc.ch/report/2019-refinement-to-the-2006-ipcc-guidelines-for-national-greenhouse-gas-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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAtmospheric and Environmental Gas Dynamics→Travaux en français237 207→