UAV-based measurement of natural gas seeps using a newly developed ultra-lightweight high-sensitivity methane sensor in the western Canadian Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Airborne eddy-covariance measurements over the outer Mackenzie River delta in the western Canadian Arctic have linked significant methane (CH4) emissions to geological sources from subsurface reservoirs. However, few natural gas seeps have ever been mapped. Efforts by airborne imaging spectroscopy to locate these methane ‘hotspots’ primarily attributed higher emissions to biogenic CH4 from wetlands as a function of the water table. Resolving the discrepancies between these findings requires identifying seeps within areas of high background emissions. Conducting ground-based measurement surveys to achieve this is challenging in wetlands due to the impedance of widespread bodies of water and the risk of releasing CH4 when disturbing the soil during on-foot surveys.To aid in identifying methane seeps that have not been mapped before, we present an ultra-lightweight in-situ methane sensor, and its deployment on a common commercially available Uncrewed Aerial Vehicle (UAV) – a DJI Matrice 300 RTK. This system was tested in a location in the Mackenzie River delta where CH4 is known to seep to the surface through conduits in thin, thawing permafrost overlying underground hydrocarbon reservoirs. The easily transportable UAV permits non-invasive, near-surface flight capabilities with highly flexible flight plans, while the sensor’s lightweight and power-efficient design permits high sensitivity for detecting and quantifying subtle variations in atmospheric CH4 concentrations, even in remote and challenging environments.Our miniaturized, mid-infrared tunable diode laser absorption spectroscopy CH4 sensor targets CH4’s strongest rotational-vibrational transition at the 3270 nm wavelength. Employing the wavelength modulation technique and a small open-path gas absorption cell, the sensor is able to resolve atmospheric CH4 concentrations as low as 10 ppb (parts per billion) with a near-instantaneous response time (100 Hz sample rate) making it suitable for deployment on fast moving aerial platforms. The entire standalone instrument package weighs 1.2 kg and is ideal for integration on consumer UAVs which have limited payload capacities.We flew the UAV in horizontal grid patterns typically used in source detection and localization scenarios, as well as vertical “curtain” patterns to sample cross sections of the CH4 plume arising from a known gas seep to quantify the flux rate. Preliminary data analysis using a Gaussian plume inversion technique yields a CH4 emission flux estimate near 8 kg hr-1, which is comparable to fugitive emissions from some oil and gas production facilities in Canada. Our results emphasize the significance of this approach to reliably, effectively, and precisely quantify CH4 emission from natural sources, as it will enable us to identify sources of CH4 hotspots and test our hypothesis that the magnitude and frequency of these emissions will increase throughout the study region as the climate warms.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».