U.S. Ethane Emissions and Trends Estimated from Atmospheric Observations
Notice bibliographique
Résumé
Oil and natural gas (O&G) production and processing activities have changed markedly across the U.S. over the past several years. However, the impacts of these changes on air pollution and greenhouse gas emissions are not clear. In this study, we examine U.S. ethane (C 2 H 6 ) emissions, which are primarily from O&G activities, during years 2015–2020. We use C 2 H 6 observations made by the NOAA Global Monitoring Laboratory and partner organizations from towers and aircraft and estimate emissions from these observations by using an inverse model. We find that U.S. C 2 H 6 emissions (4.43 ± 0.2 Tg·yr –1 ) are approximately three times those estimated by the EPA’s 2017 National Emissions Inventory (NEI) platform (1.54 Tg·yr –1 ) and exhibit a very different seasonal cycle. We also find that changes in U.S. C 2 H 6 emissions are decoupled from reported changes in production; emissions increased 6.3 ± 7.6% (0.25 ± 0.31 Tg) between 2015 and 2020 while reported C 2 H 6 production increased by a much larger amount (78%). Our results also suggest an apparent correlation between C 2 H 6 emissions and C 2 H 6 spot prices, where prices could be a proxy for pressure on the infrastructure across the supply chain. Overall, these results provide insight into how U.S. C 2 H 6 emissions are changing over time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».