Analysis of Flaring Activity at Liquefied Natural Gas (LNG) Export Facilities Worldwide
Notice bibliographique
Résumé
Liquefied natural gas (LNG) export facilities are booming worldwide to supply gas for the growing energy demand. Flaring, the controlled burning of natural gas, occurs at these facilities during operations ranging from start-up to ongoing maintenance and under emergency situations. Although flaring can be a significant air pollutant and greenhouse gas emission source, little information exists on the frequency, duration, and volume of gas flared by LNG export facilities. This study leveraged ten years of data from the Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) Night Fire (VNF) product associated with 48 existing LNG export facilities globally to develop probabilities of flaring at different life-cycle stages. We found a significantly higher volume of gas flared in the first two years of a facility's operation (i.e., on average 1.9 (1.0-3.2) billion cubic meters (bcm) per capacity vs 0.62 (0.43-0.92) bcm during subsequent years). During regular operations, the annual volume of gas flared was correlated with the facility's production capacity, and flaring varied greatly among facilities (148 (137-159) flaring days/year on average and 0.73 (0.64-0.85) bcm/capacity). Unfortunately, most environmental assessments overlook the start-up phase and fail to consider worst-case scenarios. As flaring is a source of air pollution, its potential health impacts on local populations may be underestimated in these assessments.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».