A controlled release experiment for investigating methane measurement performance at landfills
Notice bibliographique
Résumé
We assessed the performance of various methane measurement solutions in landfill applications. A measurement solution is defined as a system or market offering that quantifies and/or localizes emissions. Our study involved full-scale multipoint- and area-source (dispersed) controlled releases of methane from the ground surface of a closed 25-hectare landfill with collection system and a background emission rate of 24 kg/hr. Most quantification methods performed well, but the truck-based Tracer Correlation method performed the best with an uncertainty of ±20%. Drone flux plane methods also performed well with an uncertainty of ±34% with very few outliers in the best-case scenario. For leak detection, aerial LiDAR demonstrated a 100% detection probability down to the lowest emission rates whereas drone column sensors emulating EPA 21 Surface Emissions Monitoring (SEM) were 100x less sensitive. Continuous sensors, trucks, and other methods were also assessed. Results indicate that many of the current quantification methods are effective, and potentially more accurate than first-order decay models, though they still need to be applied in a replicated fashion for robust site level estimates. Detection outcomes were variable, and questions remain, such as how the evaluated methods would compare the against regulatory SEM method, the impact of spacing and trigger thresholds (which differ regionally in regulation), and what detection level is actually necessary for effective landfill gas management. This site provides a future test bed for answering these other questions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».