使用连续监测系统估计甲排放持续时间
William S Daniels1, Meng Jia1, Dorit M Hammerling1,2
1Department of Applied Mathematics and Statistics, Colorado School of Mines, Golden, Colorado 80401, United States.
概括
来自石油和天然气场所的甲排放持续时间的估计通过概率持续模型 (PDM) 得到了改进. 这种方法考虑了传感器不检测时间,大大减少了甲排放持续时间计算中的低估误差.
科学领域:
- 环境科学与工程环境科学与工程
- 大气化学和物理大气化学和物理
- 石油和天然气运营 石油和天然气运营
背景情况:
- 对甲排放的持续监测系统 (CMS) 面临由于不检测时间的限制,风向阻止传感器检测.
- 基于调查的技术 (例如,天线,卫星) 的时间分辨率较低,阻碍了准确的甲排放持续时间表征.
- 准确的甲排放持续时间对于环境影响评估和石油和天然气行业的监管合规性至关重要.
研究的目的:
- 开发和验证使用CMS数据估计甲排放持续时间的概率持续模型 (PDM).
- 解决甲排放监测中不检测时间的挑战.
- 提供一种方法来限制基于调查技术检测到的排放持续时间.
主要方法:
- 概率持续时间模型 (PDM) 从CMS度数据中概率推断出排放持续时间,特别是处理不检测周期.
- 模型验证涉及使用盲目数据在甲排放技术评估中心 (METEC) 控制的甲释放.
- 将PDM应用于阿巴拉契亚盆地的生产场所,以进行基于调查的测量.
主要成果:
- 在控制释放期间估计甲排放持续时间时,PDM表现出 -4.9% (R2 = 0.80) 的低偏差.
- 86.8%的PDM估计在2×真实发射持续时间的误差系数内.
- 对典型生产场所的分析显示,忽视不检测时间可能导致低估了高达65× (6400%) 的排放持续时间.
结论:
- 概率持续时间模型 (PDM) 为准确估计石油和天然气场所甲排放持续时间提供了可靠的方法.
- 考虑不检测时间至关重要,以避免严重低估甲排放持续时间,特别是在使用基于调查的数据时.
- PDM增强了CMS数据的实用性,以提高甲排放清单和环境监测的准确性.
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