Downstream natural gas composition across U.S. and Canada: implications for indoor methane leaks and hazardous air pollutant exposures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Previous research has shown that natural gas (NG) leaks from residential appliances are common, affecting greenhouse gas emission inventories and indoor air quality. To study these implications, we collected and analyzed 587 unburned NG samples from 481 residences over 17 North American cities for hydrocarbons, hazardous air pollutants, and organosulfur odorants. Nearly all (97% of) gas samples contained benzene (between-city mean: 2335 ppbv [95% CI: 2104, 2607]) with substantial variability between cities. Vancouver, Los Angeles, Calgary, and Denver had at least 2x higher mean benzene concentrations than other cities sampled, with Vancouver exhibiting a nearly 50x greater mean benzene level than the lowest-concentration city (Boston). We estimate that current U.S. and Canadian emissions inventories are missing an additional 25 000 [95% CI: 19 000, 34 000] and 4000 [95% CI: 3700, 5200] lbs benzene yr −1 through downstream NG leakage, respectively. Concentrations of odorants added for leak detection varied substantially across cities, indicating a lack of standardization. Houston, for instance, had 5x higher mean tert-butyl mercaptan levels than Toronto. Using these odorant measurements, we found that methane emissions as high as 0.0080–0.28 g h −1 and indoor benzene enhancements 0.0096–0.11 ppbv could go undetected by persons with an average sense of smell, with large uncertainties driven by smelling sensitivity, gas composition, and household conditions. We also observed larger leaks (>10 ppm ambient methane) in ∼4% of surveyed homes, confirming that indoor leakage occurs at varying degrees despite the presence of odorants. Overall, our results illustrate the importance of downstream NG composition to understand potential emissions, exposures, and odor-mediated leak detection levels. Given methane’s global warming potency, benzene’s toxicity, and wide variation in smelling abilities, our findings highlight the deficiencies regarding the sole reliance on odorization to alert and protect all occupants from indoor leaks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».