Sevenfold Underestimation of Methane Emissions from Non-producing Oil and Gas Wells in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Millions of non-producing oil and gas wells around the world are leaking methane and other contaminants, contributing to increased greenhouse gas emissions and polluting our water, soil, and air. Quantifying methane emissions and understanding the attributes driving these emissions are important for evaluating the scale of the environmental risks and informing mitigation strategies. With our national-scale direct measurement database of 494 non-producing wells across Canada, we find total annual methane emissions from non-producing wells in Canada to be 230 kt/year (51-560 kt/year) for 2023, which is 7 (1.5-16) times higher than estimated in Canada's National Inventory Report (34 kt/year) and accounts for 13% of total fugitive emissions from oil and natural gas systems in Canada. We show that the role of well attributes in methane emissions is best evaluated by considering the emitting component (wellhead/surface casing vent) and the spatial scale (e.g., national, provincial, subprovincial). Large uncertainties in methane emissions from non-producing wells can be reduced not only with additional measurements but also with detailed well attribute analysis using direct measurements. Identifying attributes linked to high emitters can also be used to prioritize mitigation, thereby reducing methane emissions and broader environmental risks.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».