Spatiotemporal variability in field characterization of gas migration around energy wells
Notice bibliographique
Résumé
Fugitive methane gas migration outside the surface casing (GM) presents potential concerns for atmospheric greenhouse gas emissions, risk of explosion or asphyxiation, and groundwater quality impacts from the energy industry. The surface expression of gas migration, measured as an elevated concentration or efflux of natural gas (mostly methane), is relied upon for detecting well integrity failures resulting in GM. These measurements are complicated by spatiotemporal variation. This thesis presents two related field studies that investigate the presence and cause of this spatiotemporal variability in the surface expression of gas migration, and discuss the effects this may have on detection and impact assessment of wells with GM. Firstly, the issue of variable gas migration test results is demonstrated by comparing historic GM tests conducted by multiple industry parties across six wells over 18 years. Testing method comparison indicated that GM detection is affected by measurement depth and spatially heterogeneous distributions of migrating gas at the well pad scale. Next, field investigation at a case-study well in East-Central Alberta characterized the spatiotemporal variation in GM using repeated soil gas efflux measurements in combination with meteorological and soil parameters. The observed methane concentrations and effluxes were focused along preferential flow pathways within one meter of the wellhead, with temporal variation at second, hourly, and daily time scales. Methane efflux and concentrations were negatively correlated with wind speeds and air temperature. Total well pad scale emissions attributed to GM were estimated to be 350 g CH4 d-1 (or 0.5 m3 d-1). Subsequent high-resolution CH4 concentration measurements recorded temporal variability, both at ground surface and in the soil. Magnitude-order variations in effluxes and surface concentrations indicate potential error when using snapshot measurements to determine GM emissions or conducting risk assessments. Together, these findings indicate that at this case study site, the presence of GM was reliably detected with established methods. Detection was improved with repeated measurements, greater in soil depths, or more sensitive detectors. Quantification of risks, emission rates, and tracking of temporal trends was only reliably assessed by long-term measurement. Consideration of findings may improve methods used in commercial measurement and future scientific study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,002 | 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 ».