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Enregistrement W4408423100 · doi:10.5194/egusphere-egu25-3295

Global gas flaring volumes may be underestimated: comparisons with over a decade of industry reporting in Canada

2025· preprint· en· W4408423100 sur OpenAlexaffabout
Scott P. Seymour, Donglai Xie, Mary Kang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueOil, Gas, and Environmental Issues
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceAccountingBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global gas flaring from the oil and gas industry was estimated to be 148 billion cubic meters in 2023, based on satellite observations from the Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS; World Bank, 2024). Both lit and unlit flares are sources of potent greenhouse gases and health hazards, making it a source requiring accurate global monitoring. The VIIRS instrument often forms the basis for gas flaring volumes, but our study reveals that these estimates are underestimated in Canada, and potentially elsewhere.Comparing VIIRS flaring observations with industry reporting across Western Canada for 2012-2023, we found that industry reports ~2.3-times more gas flaring than estimated by satellite. This appears to be primarily the result of small/medium-sized flares going undetected (generally less than 350 m3/h, or 220 kg/h, assuming 90% methane content), but we also estimate that ~17% of industry-reported flaring was missed because of enclosed combustors, which do not have a flame visible to VIIRS. For flares that are detected by VIIRS, aggregate volume estimates agree within ~8% of industry reporting, although individual flares can be +/- an order of magnitude from industry reporting, similar to offshore findings from Brandt (2020).If this issue of underestimated flaring volumes from VIIRS is limited to Canada, global gas flaring estimates would increase by only 1%, but Canada would be the 10th most flaring country (up from 23rd). However, if undetected flares are more widespread, global flaring could be much more deeply underestimated. VIIRS’s theoretical detection limits imply that smaller flares should be detected, implying other factors are impacting detection/quantification, such as VIIRS data filtering, flaring practices (e.g., daytime-only blowdown flaring), or persistent cloud cover. ReferencesBrandt AR. 2020. Accuracy of satellite-derived estimates of flaring volume for offshore oil and gas operations in nine countries. Environmental Research Communications 2(5). IOP Publishing. doi: 10.1088/2515-7620/ab8e17World Bank. 2024. Global Gas Flaring Tracker Report. (June). Washington, DC. Available at https://www.worldbank.org/en/programs/gasflaringreduction/global-flaring-data. Accessed 2024 Jul 2.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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