Networking Mapping and Emissions Analysis of the Alberta Gas Network
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Firms are increasingly asked to understand the downstream effects of their products and processes. This includes their CO2 emissions, which are made up of direct, indirect and end-use emissions. Firms often have good measures of the direct (Scope 1) emissions but less accurate measures of their indirect (Scope 2 and 3) emissions. Moreover, they may not have estimates of other firms’ operations and thus may struggle with comparative analysis. As the fifth largest producer of natural gas in the world, Canada's publicly available petroleum datasets are invaluable in providing insight into natural gas production, processing, and transmission, as well as the associated emissions. This includes the Petrinex dataset. Unfortunately, Petrinex does not track production from well to sales location, it reports data to and from each element. Moreover, there is a large number of pipeline interconnections and facilities with flows and connections varying dynamically through time. This makes for a complex system to analyse and interpret at the network level, especially so given the need for monthly updates and cross-validation. We have analysed the Petrinex dataset using network/graph database techniques and combined the results with publicly reported GHG emissions data. This has resulted in a model that tracks emissions along the midstream and processing infrastructure in ways previously impossible. We believe this provides a deeper understanding of the flow rates and emissions related to the connections, nodes, processing steps and sales points in the gas transportation infrastructure of a major producing area. This paper presents some of the early findings of our work: long-term and seasonal trends; comparisons between regions, resource development targets; distributions of network and emissions metrics; and evidence as to whether or not industry is capable of reducing emissions in a mature development basin.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».