Drone-based methane emissions monitoring from orphaned oil and gas wells in Pennsylvania, US
Notice bibliographique
Résumé
More than a hundred thousand documented orphaned oil and gas wells are known to exist in the United States, with potentially millions remaining undocumented. Due to funding shortfalls, many orphaned wells remain unplugged and continue to emit methane, a potent greenhouse gas. Drone-based methane emission measurements can help prioritize mitigation efforts for orphaned wells and aid in locating undocumented orphaned wells, which are wells with unknown locations and conditions. In collaboration with the Pennsylvania Department of Environmental Protection (PA DEP) and the US Department of Energy’s (DOE) Orphan Well Program, we will present the results of drone-based methane emission measurements across four regions in Pennsylvania with a high likelihood of containing undocumented orphaned wells. We will share our insights on the potential for detecting methane emissions using drone-based tunable diode laser absorption spectroscopy (TDLAS), an emerging technology for methane monitoring in the oil and gas sector. Additionally, this work explores the foundation of a screening method for providing first-order estimates of methane emission rates at orphaned well sites. We will compare the methane measurements with potential well locations identified using drone-based magnetometry data, historical maps, LiDAR, and atmospheric data. Our results will be helpful for prioritizing plugging and remediation for the hundreds of thousands, and potentially millions, orphaned wells across the US and the world.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».