Assessing Source Contributions to Air Quality and Noise in Unconventional Oil Shale Plays.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: ) has enabled the exploration of previously inaccessible or uneconomic oil and gas resources in shale rock, resulting in thousands of extraction sites across the landscape, many near people's homes. Human exposure to air pollution and noise related to these activities poses a health risk. This study focused on characterizing air pollutants, greenhouse gas emissions, airborne radioactivity, and noise associated with UOGD in two shale production basins. Methods: ), sulfur dioxide, hydrogen sulfide, 20 speciated volatile organic compounds (VOCs) in the ethane to octane volatility range, and noise. Airborne radioactivity was measured in the gas and particle phases. Source apportionment was performed using nonnegative matrix factorization (NMF). To disentangle sound frequencies, we developed spectrograms and conducted machine learning regression to analyze sound sources and relationships to air pollutants. A network of passive hydrocarbon samplers that collected weekly measurements of 15 hydrocarbons was established throughout populated regions of both the PB and Eagle Ford Shale (EFS) areas to measure regional pollutant concentrations and their spatial gradients around UOGD. Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) Nightfire (VNF) data were acquired to quantify gas flaring activity throughout the region during our field measurement period. VNF flares and estimated flare gas volume were linked to the stationary air quality measurements to examine associations. Results: . The passive sampler network identified northwest-to-southeast increases in ambient hydrocarbon concentrations, in line with the identified UOGD and traffic density in the area. Benzene levels across the network at times exceeded health-based reference values and were significantly higher than benzene levels recorded during air monitoring in large Texas metropolitan areas. Average hydrocarbon levels were significantly correlated with the well density surrounding each site in both shale basins. Conclusions: Our extensive air quality research in the Permian-Delaware Basin revealed, at times, extraordinarily high levels of air pollution, including air toxics such as benzene, and frequent high ozone days in violation of the ozone NAAQS. Our analyses show that the overwhelming amount of this pollution is due to UOGD activities, including emissions from production and storage, gas flaring, and truck traffic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».