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Enregistrement W4415219142 · doi:10.1029/2025jg008994

Spatial Dependence of Gas Transfer Velocity in Boreal Reservoirs

2025· article· en· W4415219142 sur OpenAlexafffundabout
Pascal Bodmer, Pedro M. Barbosa, François Bilodeau, Daniel F. Nadeau, Alice H. Parkes, Felipe Rust, Antoine Thiboult, Alain Tremblay, Paul A. del Giorgio

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Biogeosciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversité LavalHydro-QuébecGDG EnvironnementUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesRES’EAU-WaterNETHydro-Québec
Mots-clésFetchGreenhouse gasCurrent (fluid)BorealMethaneMagnitude (astronomy)Shore

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Reservoirs are significant sources of greenhouse gases (GHG), but the magnitude of these emissions remains uncertain. The key to deriving robust diffusive fluxes is combining accurate surface water gas concentrations with realistic gas transfer velocities ( k 600 ). Existing models, primarily based on wind speed, estimate system‐wide k 600 values and typically do not transpose well between systems, particularly for reservoirs with complex shapes. This study aims to improve current models to estimate k 600 in such reservoirs. We focus on the La Romaine complex, composed of three cascading reservoirs (RO1, RO2, RO3) in northeastern Canada. We measured 535 carbon dioxide (CO 2 ) and methane (CH 4 ) fluxes using floating chambers during 11 field campaigns and calculated k 600 from these fluxes. Besides wind speed, within‐reservoir location related to depth and distance to shore strongly modulated k 600, but this location effect was reservoir‐dependent. Based on these three variables, we generated reservoir‐specific spatially explicit k 600 models that account for the heterogeneity in fetch within each reservoir. For RO1, our generated model explained up to 110% more of the variance in measured k 600 compared to any published system‐wide k 600 model to date, and for RO2 and RO3, up to 46% and 28%, respectively. We show that the same modeling framework can be applied to other reservoirs with complex shapes. Understanding how location within the reservoir modulates the influence of wind on k 600 will help constrain current reservoir GHG fluxes uncertainties.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,247

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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