Methane emissions from the oil and gas supply chain: Characteristics and mitigation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<h2>Abstract</h2> Methane emissions are prevalent across all segments of the oil and gas supply chain. As a potent greenhouse gas, methane presents a significant challenge in mitigating climate change and upholding environmental stewardship. In this review, we examine oil and gas methane-emission characteristics through key findings of measurement campaigns, and control technologies across all segments of the oil and gas supply chain, from production to distribution. Methane emissions exhibit complex spatial and temporal patterns, with significant variations across different geographic regions, supply chain sectors, facilities, and timescales. This complexity underlies the persistent discrepancies between measurement methods, with top-down approaches generally indicating higher emissions than bottom-up estimates. Emission distributions are usually skewed or heavy-tailed, with a small number of sources contributing the majority of methane emissions. While emerging technologies offer improved detection capabilities, they face challenges in capturing the full spectrum of emission scenarios across diverse operational contexts, necessitating the integration of multiple technologies. Future research should focus on integrating advanced technologies, such as artificial intelligence and remote sensing, to enhance emission detection and quantification accuracy. Additionally, developing cost-effective real-time monitoring systems, optimizing data analysis algorithms, and fostering interdisciplinary collaborations are crucial for addressing the complex challenges of methane emissions in the evolving energy landscape.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle