Quantification of Methane Emissions by Surface Mass Balance Method
Notice bibliographique
Résumé
This thesis presents a surface mass balance method as a cost-effective top-down technique to conveniently validate the bottom-up inventories. Mobile methane measurements were performed for two large landfills, Keele Valley Landfill and Greenlane Landfill and the city of Sarnia which included petrochemical industries and residential areas by employing a Cavity Ringdown Spectrometer (CRDS) mounted in a vehicle to capture downwind enhancements of methane. Methane emission from the Greenlane landfill was estimated to be 3300 ± 730 kg h-1 by a mass balance approach. An estimation by a gaussian dispersion model provided a similar emission rate of 3320 ± 250 kg h-1. The regression analysis of the mixing ratios of CO2 and CH4 showed positive correlation with an average molar ratio of 0.99 ± 0.04 mole mole-1 which was used to estimate CO2 emission to be 7600 ± 1700 kg h-1. The city of Sarnia including its industrial complex and residential areas showed a total methane emission rate of 2450 ± 560 kg h-1. It is estimated the city emits 21.5 ± 4.9 kt CH4 annually accounting for 45% of Ontario’s oil and gas methane emission. These estimated source rates from facilities were consistently 9-10 times greater than the GHGRP estimates. The discrepancies confirmed in the study emphasizes that it is significant to reconcile top-down measurements with the bottom-up inventories to provide a more accurate understanding of methane sources and sinks in Canada.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».