Элемент 373: R20(373/D)2, Элемент питания солевой (2шт) 1.5В, Camelion

alexxlab | 13.03.1996 | 0 | Разное

Содержание

Элемент питания Energizer MAX LR20/373 BL2

Описание

Элемент питaния Energizer MAX LR20/373 BL2apтикул пpoизвoдителя Б0016823 oбoзнaчение paзмеpa Мoнo Нoминaльнoе нaпpяжение 1.5 В Кoличествo элементoв 2 Испoлнение Щелoчнoй мapгaнцевый IEC (МЭК) oбoзнaчение LR 20 Высoтa с пoлюсaми 120 мм Типopaзмеp D Длинa 80 мм Шиpинa 35 мм Мaссa 295 г

Под заказ: доставка до 14 дней 624 ₽

В наличии 624 ₽

Характеристики

  • Размеры
  • Длина:

    115 мм

  • Ширина:

    80 мм

  • Высота:

    35 мм

  • Размеры в упаковке
  • Длина упаковки:

    115 мм

  • Высота упаковки:

    35 мм

  • Ширина упаковки:

    80 мм

  • Вес, объем
  • Вес нетто:

    0.3 кг

  • Вес брутто:

    0.3 кг

  • Другие параметры
  • Торговая марка:

  • Шт. в упаковке:

    12

  • Срок поставки в днях:

    14

  • Производитель:

  • Страна происхож.:

    США

Характеристики

Торговый дом “ВИМОС” осуществляет доставку строительных, отделочных материалов и хозяйственных товаров. Наш автопарк — это более 100 единиц транспортных стредств. На каждой базе разработана грамотная система логистики, которая позволяет доставить Ваш товар в оговоренные сроки. Наши специалисты смогут быстро и точно рассчитать стоимость доставки с учетом веса и габаритов груза, а также километража до места доставки.

Заказ доставки осуществляется через наш колл-центр по телефону: +7 (812) 666-66-55 или при заказе товара с доставкой через интернет-магазин. Расчет стоимости доставки производится согласно тарифной сетке, представленной ниже. Точная стоимость доставки определяется после согласования заказа с вашим менеджером.

Уважаемые покупатели! Правила возврата и обмена товаров, купленных через наш интернет-магазин регулируются Пользовательским соглашением и законодательством РФ.

ВНИМАНИЕ! Обмен и возврат товара надлежащего качества возможен только в случае, если указанный товар не был в употреблении, сохранены его товарный вид, потребительские свойства, пломбы, фабричные ярлыки, упаковка.

Доп. информация

Цена, описание, изображение (включая цвет) и инструкции к товару Элемент питания Energizer MAX LR20/373 BL2 на сайте носят информационный характер и не являются публичной офертой, определенной п.2 ст. 437 Гражданского кодекса Российской федерации. Они могут быть изменены производителем без предварительного уведомления и могут отличаться от описаний на сайте производителя и реальных характеристик товара. Для получения подробной информации о характеристиках данного товара обращайтесь к сотрудникам нашего отдела продаж или в Российское представительство данного товара, а также, пожалуйста, внимательно проверяйте товар при покупке.

Купить Элемент питания Energizer MAX LR20/373 BL2

 в магазине Сланцы вы можете в интернет-магазине “ВИМОС”.

Статьи по теме

Аналоги, Размеры, Характеристики и Утилизация

Небольшие блинные батарейки используются для обеспечения небольших по размеру и мощности электрических приборов необходимым количеством тока.

Их изготавливают по серебряно-цинковой технологии, отличаются большой «живучестью», поэтому идеально подходят для установки в устройства, корпус которых приходится разбирать, чтобы добраться до посадочного гнезда источника электроэнергии.

Батарея 373 является типичным представителем этой категории элементов питания. Об основных характеристиках изделия, а также о возможности замены его на аналогичные, будет подробно рассказано далее.

О батарейке

Элемент питания 373 состоит из корпуса и внутреннего химического наполнителя. В качестве катода элемента применяется оксид серебра, а анод изготавливается из цинковой массы.

Эти элементы и дали название группе химических источников питания. Чтобы на выходе получить различную полярность, корпус изготавливается с диэлектрической прослойкой. Только надежно отделив «+» от «-» становится возможным использовать источники тока по назначению.

Как правило, в батарейках 373 маркируется только часть корпуса, на которую выводится положительный контакт. На металлической поверхности может указываться тип элемента, бренд изготовителя, страна производства, а также наносится знак «+».

Технические характеристики

Среднестатистический пользователь электронного гаджета может не иметь представления об основных параметрах батареи. Достаточно просто найти подходящую по номеру дисковую батарейку и установить ее в держатель электронного устройства.

Определять технические характеристики элемента питания может понадобиться в том случае, когда необходимо срочно осуществить замену, каким-либо аналогом.

Если габариты можно легко измерить с помощью штангенциркуля, то номинальное напряжение полностью севшей батареи можно узнать только из ее инструкции. К основным техническим параметрам батарейки 373 относятся:

ХарактеристикаЗначение
ФормаТаблетка (монетка)
ВидСеребряно-цинковая
ТипLD (низкое и равномерное энергопотреблениее)
УпаковкаФирменный блистер
Диаметр9,5 мм
Высота1,65 мм
Емкость26 мАч
Номинальное напряжение1,55 v
Рабочая температураот -10 до +60 °С
Срок годности5 лет
Масса1,7 гр

Среди основных характеристик 373 можно также назвать возможность использования элемента при широком диапазоне температурных изменений. Рекомендуемые предельные значения эксплуатации для гальванического элемента этого типа – от -10˚С до +50˚С.

Область применения

Благодаря высоким показателям электроемкости и устойчивости к внешнему воздействию, батареи 373 широко применяются в качестве основного источника тока в различных миниатюрных устройствах. Наиболее их можно встретить в следующих приборах:

  1. Детских игрушках.
  2. Калькуляторах.
  3. Сувенирной продукции.
  4. Медицинских изделиях.
  5. Светодиодной подсветке.

Идеально подходит этот элемент и для изготовления различных самоделок. Если приобрести специальный батарейный отсек, то можно его припаять практически на любой участок печатной платы.

Пайку батарейки непосредственно к контактным проводам не рекомендуется осуществлять по причине возможного перегрева электролита.

Достоинства и недостатки

Источник тока обладает большим количеством преимуществ, перед батареями, в которых используются другие виды химического наполнителя. правда есть и некоторые минусы.

Безопасность для окружающей среды.

Возможность длительное время сохранять заряд.

Равномерный разряд в течение всего срока эксплуатации.

Высокая стоимость.

Необходимо беречь от детей.

Нельзя допускать перегрева или переохлаждения.

Батарея 373 имеет незначительные показатели саморазряда. Это означает, что она сохраняет свою работоспособность в течение продолжительного срока (при оптимальных условиях хранения).

Можно ли заряжать батарейку

Если батарейка уже утратила свой заряд, то замените ее новым элементом. Заряжать такие изделия категорически запрещено. Если же проигнорировать это правило, то во время подачи постоянного тока на корпус может произойти закипание электролита и изделие взорвется.

Оживить батарейку методами, которые можно обнаружить на специализированных форумах, также вряд ли удастся. Даже если и будут получены положительные результаты, они продержатся очень недолго.

Да и успешно

32.88%

Да и не успешно

11.79%

Не пробовал

55.32%

Проголосовало: 1560

Аналоги и модификации

Многие владельцы электронных гаджетов пытаются заряжать батарейку, когда необходимо срочно восстановить работоспособность прибора, а подходящую по параметрам не удается найти. В такой ситуации можно успешно использовать следующие «заменители» батареи 373:

  • SR68;
  • RW317;
  • SBAJ-DJ;
  • SR916SW.

Могут также встречаться идентичные батарейки, на которых обозначении «373» сопровождается буквенным кодом. Расшифровка первых символов таких батарей будет указывать на принадлежность их к определенной химической группе.

Такие изделия лишь незначительно будут отличаться по емкости и номинальному рабочему току, поэтому их также можно применять для замены оригинального изделия.

Популярные производители

На что обратить внимание перед покупкой

Перед покупкой следует всегда обращать внимание на внешний вид упаковки и источника питания. Кроме того, очень важно учитывать следующее:

  • Срок годности.
  • Стоимость.
  • Бренд.

Не следует приобретать просроченные изделия, а также продукцию, стоимость которой вызывает подозрение.

Сергей Фирсов

Специалист по прототипным источникам питания

Задать вопрос

Если у Вас остались вопросы, то можете их задать нашему эксперту! В течении пары дней мы Вам пришлем ответ на указанный e-mail.

Правила эксплуатации и утилизации

В процессе эксплуатации необходимо следить за тем, чтобы изделие не перегревалось. По этой причине не следует подключать батарейку к мощным потребителям, коротко замыкать и паять с применением обычных флюсов и припоев.

Если элемент питания полностью сел, то его необходимо вынуть из отсека и утилизировать. Каких-либо специальных предписаний на этот счет не существует.

Google Chrome расширение — фильтр соцсетей / Хабр

Это расширение я написал для себя, столкнувшись с проблемой отсутствия подобной функциональности искаропки. Но тем не менее, считаю, что оно могло бы быть полезным не только мне лично. Желающих подробностей прошу под кат.

С чего вообще возникла эта идея?

Достаточно значительную часть своего времени я провожу в различных соцсетях. Нет, у меня еще осталась личная жизнь (С Саус Парк), но при этом я зарегистрирован и состою во многих форумах, сетях, группах, чатах и т.п. — где по необходимости, а где из-за хобби и для досуга / развлечения. В каждой группе присутствует свой состав участников, и в процессе взаимодействия формируется различное отношение к ним — кого-то хочется добавить в друзья, а кого-то в игнор. При этом интерфейсы различных соцсетей предлагают разный набор возможностей и средств для этого — многие форумы не показывают содержание постов пользователей из черного списка, но показывают их наличие и ответы на них, Телеграм вообще не имеет никаких подобных возможностей, а тот же ВКонтакте позволяет добавить пользователей как в друзья так и в черный список, но логика работы этой функциональности лично меня не устроила.

Далее продолжу применительно к сети ВКонтакте, потому что именно с ней у меня остро возникла необходимость что-то делать. При добавлении пользователя в черный список, блокируется возможность данному пользователю отправлять вам личные сообщения. И, насколько я знаю, это всё. Посты пользователя так же видны во всех группах, на всех страницах, во всех тредах и комментариях, списках лайков и т.п. Более того, визуально этот пользователь никак не отличается от остальных (впрочем, как и пользователи, которые у вас в друзьях). В результате нередко в токсичные группы неприятно заходить, поскольку приходится выискивать нужную и конструктивную информацию среди спама и агрессивных сообщений.

Анализируя различные варианты того, что я могу сделать с этой ситуацией (в конце концов, яжпрограммист), я остановился на идее создания расширения для Chrome.

Во-первых, потому что я редко использую отдельные специализированные приложения для чего-либо, когда есть альтернатива в виде веб-интерфейса. Все эти ваши Зумы, ВКонтакте, Точки/Тиньковы и прочие, имя им легион, я открываю через браузер. В том числе и потому, что я не настолько активно пользуюсь смартфоном, а больше десктопом — с удобным большим монитором, хорошей клавиатурой и мышью. А устанавливать отдельные приложения для каждой ерунды считаю излишним, только Телеграм у меня удостоился этой чести.

И во-вторых, альтернативные варианты типа анализа и фильтрации входящего траффика на низком уровне и прочая подобная жесть показалась мне слишком несоразмерной изначальной задаче. А вот идея с браузерным расширением выглядела как то, что надо. Не взирая на то, что я до этого вообще не имел дела с браузерным апи и вообще ни разу не джаваскриптер и даже не фронтендер.

В результате через несколько дней у меня уже было рабочее расширение, полностью решающее мою задачу. Позволю себе упомянуть некоторые технические моменты, возникшие в процессе реализации, и методы их решения. Поанализировав код html страниц, которые отдает ВКонтакте, я выявил критерии, по которым определенные элементы можно отнести к типу «проверяемых на возможное изменение отображения» — это посты, ответы, объявления, элементы списка поставивших лайки и т.п. Часть из этих элементов имела говорящие сами за себя уникальные айдишники типа

post_1213312431...

другая часть не имела айдишников вообще, зато имела достаточный набор css классов, по которому можно было однозначно идентифицировать эти элементы. Далее, через рекурсивный обход дерева подчиненных элементов в глубину находится первый элемент, содержащий аватар и ссылку на страницу пользователя, содержащую его уникальный айдишник. После этого анализируется, присутствует ли данный айдишник в черном списке, и если да, то ко всему родительскому элементу применяется любое желаемое стилевое оформление — например, в стартовом скрине КПДВ выбрано

opacity = 0.15

исключительно для большей наглядности, в рабочем варианте у меня стоит

display = 'none'.

Далее надо реализовать интерфейс добавления пользователей в черный список. Выше я упомянул как ищется аватарка пользователя с его айдишником, так вот когда элемент аватарки найден, он стилистически оформляется как кнопка (добавляются фон и границы) и вешается листенер на событие клика по нему. Тут надо упомянуть, что код расширения и код страницы выполняются в разных окружениях, и между собой имеют только достаточно ограниченные варианты взаимодействия (посылка сообщений и т.п.), но доступ к DOM элементам страницы как на чтение так и на запись у расширения есть, поэтому можно легко подменять/назначать свои обработчики событий дополнительно или вместо тех, которые назначены кодом страницы. Подозреваю, что можно сделать более вариантивно, и показывать выпадающий список с действиями по клику на аватар — пререйти настраницу пользователя, добавить его в ЧС или что-то еще, но я выбрал простой вариант — по клику на аватар пользователь сразу добавляется в ЧС 🙂 Если надо перейти на страницу — почти везде рядом с аватарами присутствую текстовые имена-ники пользователей, которые работают как ссылки на их страницы, поэтому никаких ограничений интерфейса не возникает.

Вот скрин того, как это выглядит визуально (при выделении прозрачностью):

Хранение черного списка для простоты реализовано в Local storage, но очевидно, что это вопрос непринципиальный — можно хоть в Global storage хранить, хоть вообще на своем сервере с апи по добавлению/проверке айдишника пользователя.

Ну и на закуску — страница ВКонтакте динамическая, обновляется по вебсокету в том числе без каких-либо активных действий пользователя. Но тут нам на помощь приходит волшебный объект MutationObserver, который автоматически следит за любыми назначенными изменениями страницы и даже предоставляет список добавленных элементов addedNodes. Итого, для расширения достаточно запустить код фильтрации всего контента при загрузке страницы (настраивается в манифесте во время какого события жизненного цикла запускать код) и далее отрабатывать его на всех добавленных элементах, которые любезно предоставит нам MutationObserver.

Вот и всё. Весь кот расширения — один файл в 100 строк. Дешево, сердито и практично! Пользователь, единожды добавленный в черный список, не показывается больше вообще нигде — в любой группе, любом посте, ответе, личных сообщениях, списке поставивших лайки и т.п. где он появляется, расширение тут же назначает ему display = 'none'. И жить становится легче и приятней 🙂

ЗЫ: кот проекта лежит на отечетсвенном аналоге гитхаба — gitflic.ru/project/ivana/vk-filter потому что сейчас такое дело, что гитхаб/гитлаб в любое время может превратиться в тыкву, да и ВКонтакте тоже отечественный сервис, так что все сходится 🙂 Только проект с кодом не имеет публичный доступ — эта функцинальность пока закрыта для использования на gitflic. Если подскажете удобный отечественный аналог гитхаба с публичными проектами, то возможно перенесу туда. Но выж тоже программисты, а там всего 100 строк кода, и выше имхо я более чем подробно расписал его работу, можете легко реализовать сами при желании 🙂

ЗЗЫ: оставляйте ваш ценный фидбек в комментах, критикуйте. Только вы же поняли, что в описанной выше логике работы расширения я нигде не опирался на апи ВКонтакте (хоть и выбрал его в списке хабов, потому что имхо очень близкая тема), поэтому его очень легко расширить и на Телеграм, и на… в общем, на всё 🙂

Double Click for Publishers Element-373

Элемент DoubleClick For Publisher позволяет интегрировать рекламу Google или обширный код в ваши интерактивные видео. Таким образом, вы можете получать доход, добавляя рекламу в подготовленные вами видеоролики. (Примечание: если вы не интегрируете Cinema8 со своей рекламной учетной записью, вы не сможете добавить этот инструмент в свое видео.)

Интеграция учетной записи Cinema8 с рекламной учетной записью

1- меню.

2- Нажмите кнопку «DoubleClick For Publisher» в открывшемся окне.

3- Интегрируйте свой рекламный аккаунт и аккаунт Cinema8, получив «Сетевой код» в настройках Google Ad Manager и введя его в это поле.

4- Сохранить настройки интеграции.

Добавление DoubleClick For Publishers к видео

Сначала мы перетаскиваем наш элемент из списка элементов на слой.Нас встретит экран ниже.

1- Выберите этот вариант, если хотите добавить рекламу через Google Ad Manager.

2- Назовите объявление, которое вы добавите.

3- Выберите размер добавляемого объявления.

4- Разместите объявление, которое вы добавите, в левой части экрана.

5- Поместите объявление, которое вы добавите, в нижнюю часть экрана.

6- Поместите рекламу, которую вы добавите, в центр экрана.

7- Поместите объявление, которое вы добавите, вверху экрана.

8- Разместите объявление, которое вы добавите, справа от экрана.

9- Сохранить объявление

10- Выберите этот вариант, если вы хотите разместить большой код на видео.

1- Выберите этот вариант, если хотите добавить рекламу через Google Ad Manager.

2- Выберите этот вариант, если вы будете размещать большой код на видео.

3- Введите расширенный код.

4- Область, где вы можете получить обширный образец кода.

5- Сохранить объявление.

Редактирование настроек DoubleClick For Publishers

Когда мы успешно добавим элемент DoubleClick For Publisher в слой, он будет выглядеть следующим образом.

1- Элемент «DoubleClick For Publishers», прикрепленный к слою.

Как только я нажму на элемент на моем слое, система откроет настройки элемента, на который нажали, в правой части экрана.

1- Область, которую вы назовете добавленным элементом.

2- Область, показывающая, когда элемент появится на экране.

3- Область, показывающая, когда элемент покинет экран.

4- Возможность выбрать видимость добавленного вами элемента.

5- Выберите действие, которое вы хотите выполнить с видео, как только элемент появится на экране. Нажмите здесь, чтобы увидеть все объяснения действий.

6- Добавьте новое действие, которое вы хотите выполнить с видео, как только элемент появится на экране.

7- Выберите действие, которое вы хотите выполнить в видео, когда элемент покидает экран. Нажмите здесь, чтобы увидеть все объяснения действий.

8- Добавьте новое действие, которое вы хотите выполнить в видео, когда элемент покидает экран.

9- Выберите этот вариант, если хотите добавить рекламу через Google Ad Manager.

10- Выберите этот вариант, если вы хотите разместить большой код на видео.

6- Огромный код, который вы написали ранее.

7- Кнопка, где вы можете сохранить измененные свойства.

8- Кнопка, с помощью которой можно удалить элемент.

3D синий элемент 373 окно пленки принт наклейки цепляться окрашенное стекло UV B

3D синий элемент 373 окна пленки печати наклейка цепляется витраж ультрафиолетовый UV блок ZOE

AJ обои



Высокое разрешение

Все продукты гарантируют HD изображение в пикселях


РАЗЛИЧНЫЕ ПРОСТРАНСТВА В ВАШЕМ ДОМЕ

Украсьте свою стену


100% натуральный, экологичный и воздухопроницаемый
Изображения на картинке приведены только для иллюстрации, пожалуйста, обратитесь к листу фактического размера.

Продукты Windows Материал:

50% светопропускание и прозрачность, защитите вашу конфиденциальность.

Высококачественный самоклеящийся водонепроницаемый виниловый материал.

Легко наносится, перемещается и удаляется.

Превосходное качество и яркий цвет.

Бесплатная стандартная доставка: 5–10 дней

Экспресс-доставка: 4–6 дней (дополнительно 49,99 долларов США)

БЕСПЛАТНАЯ ДОСТАВКА в Австралию при заказе на сумму более 84 долларов США; Если заказ меньше 84 долларов, он будет стоить 9 долларов.99 дополнительная плата за стандартную доставку

Часто задаваемые вопросы о доставке

Могу ли я использовать Po Box?

Мы не отправляем фотообои на абонентский ящик.

Включена ли в комплект клейкая паста для росписи?

Винил самоклеящийся, не требует дополнительного клея.

Для нетканой бумаги требуется дополнительный клей, но мы не продаем обойный клей, его необходимо приобрести в местном магазине.

Любая таможня и пошлина для международного покупателя?

Обычно мы используем Gift для отправки вашего заказа, вам не нужно платить какие-либо пошлины или налоги.

*День:рабочие дни .

Политика возврата

Мы предоставляем гарантию возврата денег в течение 14 рабочих дней после того, как вы получили свою фреску, однако мы не принимаем возврат средств за изменение мнения или предоставление неверных данных. Потому что ваш продукт изготовлен на заказ, чтобы соответствовать вашей стене, что означает, что он не может быть возвращен. Однако, если вы не удовлетворены продуктом, пожалуйста, свяжитесь с нами, и мы постараемся помочь вам любым возможным способом.

Редкоземельные и трехмерные переходные элементы Геохимия перидотитовых пород: II.Лигурийские перидотиты и связанные с ними базальты | Журнал петрологии

Получить помощь с доступом

Институциональный доступ

Доступ к контенту с ограниченным доступом в Oxford Academic часто предоставляется посредством институциональных подписок и покупок. Если вы являетесь членом учреждения с активной учетной записью, вы можете получить доступ к контенту следующими способами:

Доступ на основе IP

Как правило, доступ предоставляется через институциональную сеть к диапазону IP-адресов.Эта аутентификация происходит автоматически, и невозможно выйти из учетной записи с проверкой подлинности IP.

Войдите через свое учреждение

Выберите этот вариант, чтобы получить удаленный доступ за пределами вашего учреждения.

Технология Shibboleth/Open Athens используется для обеспечения единого входа между веб-сайтом вашего учебного заведения и Oxford Academic.

  1. Щелкните Войти через свое учреждение.
  2. Выберите свое учреждение из предоставленного списка, после чего вы перейдете на веб-сайт вашего учреждения для входа в систему.
  3. При посещении сайта учреждения используйте учетные данные, предоставленные вашим учреждением. Не используйте личную учетную запись Oxford Academic.
  4. После успешного входа вы вернетесь в Oxford Academic.

Если вашего учреждения нет в списке или вы не можете войти на веб-сайт своего учреждения, обратитесь к своему библиотекарю или администратору.

Вход с помощью читательского билета

Введите номер своего читательского билета, чтобы войти в систему. Если вы не можете войти в систему, обратитесь к своему библиотекарю.

Члены общества

Многие общества предлагают своим членам доступ к своим журналам с помощью единого входа между веб-сайтом общества и Oxford Academic. Из журнала Oxford Academic:

  1. Щелкните Войти через сайт сообщества.
  2. При посещении сайта общества используйте учетные данные, предоставленные этим обществом. Не используйте личную учетную запись Oxford Academic.
  3. После успешного входа вы вернетесь в Oxford Academic.

Если у вас нет учетной записи сообщества или вы забыли свое имя пользователя или пароль, обратитесь в свое общество.

Некоторые общества используют личные аккаунты Oxford Academic для своих членов.

Личный кабинет

Личную учетную запись можно использовать для получения оповещений по электронной почте, сохранения результатов поиска, покупки контента и активации подписок.

Некоторые общества используют личные учетные записи Oxford Academic для предоставления доступа своим членам.

Институциональная администрация

Для библиотекарей и администраторов ваша личная учетная запись также предоставляет доступ к управлению институциональной учетной записью.Здесь вы найдете параметры для просмотра и активации подписок, управления институциональными настройками и параметрами доступа, доступа к статистике использования и т. д.

Просмотр ваших зарегистрированных учетных записей

Вы можете одновременно войти в свою личную учетную запись и учетную запись своего учреждения. Щелкните значок учетной записи в левом верхнем углу, чтобы просмотреть учетные записи, в которые вы вошли, и получить доступ к функциям управления учетной записью.

Выполнен вход, но нет доступа к содержимому

Oxford Academic предлагает широкий ассортимент продукции.Подписка учреждения может не распространяться на контент, к которому вы пытаетесь получить доступ. Если вы считаете, что у вас должен быть доступ к этому контенту, обратитесь к своему библиотекарю.

Производство и эволюция легких элементов в активных областях звездообразования

  • Reeves, H. Rev. mod. физ. 66 , 193–216 (1994).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС Статья Google ученый

  • Блумен, Х. и др. Астр. Астрофиз. 281 , Л5–Л8 (1994).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС Google ученый

  • Быков А. и Блумен Х. Астр. Астрофиз. 283 , Л1–Л4 (1994).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС Google ученый

  • Рамати Р., Козловский Б. и Лингенфельтер Р. Л. Astrophys. Дж. Доп. сер. 40 , 487–526 (1979).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС Статья Google ученый

  • Рамати Р., Козловский Б. и Лингенфельтер Р. Л. Space Sci. 18 , 341–388 (1975).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ Статья Google ученый

  • Мерфи, Р. Дж., Хуа, X. М., Козловский, Б. и Рамати, Р. Astrophys. J. 351 , 299–308 (1990).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС Статья Google ученый

  • Берроуз, Д.Н., Сингх, К.П., Ноусек, Дж.А., Гармайр, Г.П. и Гуг, Дж. Astrophys. J. 406 , 97–111 (1993).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ Статья Google ученый

  • Weaver, T.M. & Woosley, S.E. Phys. Отчет 227 , 65–96 (1993).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС Статья Google ученый

  • Вусли, С. Э., Лангер, Н. и Уивер, Т.А. Астрофиз. J. 411 , 823–839 (1993).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС Статья Google ученый

  • Brown, A.G.A., de Geus, E.J. & de Zeeuw, P.T. Astr. Астрофиз. 289 , 101–120 (1994).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ Google ученый

  • Кунья, К. и Ламберт, Д. Л. Astrophys. J. 426 , 170–191 (1994).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС Статья Google ученый

  • Anders, E. & Grevesse, N. Geochim. космохим. Acta 53 , 197–214 (1989).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС Статья Google ученый

  • Рид, С. М. и Виола, В. Е. Таблицы атомных и ядерных данных 31 , 359–397 (1984).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС Статья Google ученый

  • Блокмен, Х. и др. Астр. Астрофиз. 139 , 37–42 (1984).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ Google ученый

  • Менегуцци, М., Одуз, Дж. и Ривз, Х. Астро. Астрофиз. 15 , 337–359 (1971).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС Google ученый

  • Менегусси, М. и Ривз, Х. Астр. Астрофиз. 40 , 99–110 (1975).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ Google ученый

  • Злоба, Ф. и Злоба, М. в Происхождение и эволюция элементов , (редакторы Пранцос, Н. Вангиони-Флам, Э. и Кассе, М.) 201–211 (Cambridge Univ. Press, 1993).

    Google ученый

  • Эдвардссон, Б. и др. Астр. Астрофиз. (в печати).

  • Филдс, Б. Д., Олив, К.A. & Schramm, DN Astrophys. J. (в печати).

  • Козловский Б. и Рамати Р. Astrophys. J. 191 , L43–L44 (1974).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС Статья Google ученый

  • Рамати Р., Козловский Б. и Лингенфельтер Р. Э. Astrophys. J. Lett , (в печати).

  • Марти, К. и Лингенфельтер, Р. в ядрах в космосе (Л’Апуила, Италия, в печати).

  • Vangioni-Flam, E., Casse, M., Audouze, J. & Oberto, Y. Astrophys. J. 364 , 568–572 (1990).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС Статья Google ученый

  • Кассе, М., Вангиони-Флам, Э., Лехук, Р. и Оберто, Ю. в ядрах в космосе (Л’Акуила, Италия, в печати).

  • Clayton, DD Nature 368 , 222–224 (1994).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС Статья Google ученый

  • Райан С., Норрис И., Бессель М. и Делиянис С. Astrophys. J. 388 , 184–189 (1994).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ Статья Google ученый

  • Gilmore, G., Gustafsson, B., Edwardsson, B. & Nissen, P.E. Nature 357 , 379–384 (1992).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС Статья Google ученый

  • Дункан, Д., Ламберт, Д. и Лемке, М. Astrophys. J. 401 , 584–595 (1992).

    ОБЪЯВЛЕНИЕ КАС Статья Google ученый

  • С нагревательным элементом Подробная информация о патентах и ​​патентных заявках (класс 373/117)

    Номер патента: 7148450

    Abstract: Настоящее изобретение раскрывает портативную печь черного тела, содержащую металлический корпус, цилиндрическую полость с коническим концом в металлическом корпусе, защитную пластину, расположенную на открытом конце цилиндрической полости, по меньшей мере, первый нагреватель, расположенный в экранирующая пластина, множество вторых нагревателей, расположенных вокруг металлического корпуса, и множество термометров, расположенных в металлическом корпусе.Теплоемкость металлического тела предпочтительно превышает 200 Дж/К, а толщина в радиальном направлении превышает 5 мм. На внешней стенке металлического корпуса выполнены канавки, а вторые нагреватели представляют собой нагревательные провода, заделанные внутрь канавок. Кроме того, направление тока между двумя соседними нагревательными проводами противоположно, чтобы устранить магнитное поле, создаваемое протеканием тока.

    Тип: Грант

    Подано: 17 октября 2005 г.

    Дата патента: 12 декабря 2006 г.

    Правопреемник: Научно-исследовательский институт промышленных технологий

    изобретателей: Джон Линь, Чау Мин Чен, Чун Миинг Хсу, Хуэй Мэй Тай, Синь И Ко, Чун Джен Линь, Чуэн Юанн Лю

    Винтажные элементы 373 Лист для коллажа

    4 доллара.15

    В настоящее время мы НЕ отправляем международные заказы.

    Мы не несем ответственности за любые заказы, которые были утеряны или повреждены после того, как посылка покинула наш офис в Кирквуде, штат Миссури.

     Сколько времени потребуется, чтобы получить мой заказ? Из-за Covid-19 оценка доставки больше не может быть гарантирована.

    • Большинство заказов, отправленных в США из нашего  кирквуда, штат Мо.Местоположение будет отправлено в течение 3-5 рабочих дней.
    • Стоимость доставки зависит от суммы вашего заказа в долларах.
    • Стоимость доставки заказов в США на сумму от 1 до 25 долларов США составляет 4,95 доллара США.
    • Стоимость доставки заказов в США на сумму от 25,01 до 50,00 долларов США составляет 6,95 долларов США.
    • Стоимость доставки заказов в США на сумму более 50,01 долларов США составляет 7,95 долларов США.
    • Стоимость доставки заказов в Канаду составляет 18 долларов США.95.
    • Пожалуйста, подождите 24 рабочих дня для заказов в Канаду.
    • Стоимость доставки международных заказов составляет 28,95 долларов США.
    • Пожалуйста, подождите 30 рабочих дней для международных заказов. Почтовое отделение США не предлагает услуг по отслеживанию или подтверждению доставки для международных отправлений.
    • Обращаем ваше внимание на всех иностранных клиентов: по закону мы обязаны точно заполнять все таможенные формы. Вы несете ответственность за любые пошлины, налоги или таможенные сборы при доставке.

    Мы отправляем все посылки по всему миру почтовым отделением США – USPS.

    Стоимость доставки будет отображаться в вашем счете до подтверждения заказа.

    Мы не несем ответственности за любые заказы, которые были утеряны или повреждены после того, как посылка покинула наш офис в Кирквуде, штат Миссури.

     

     

     

    Мы хотим, чтобы вы были счастливы с вашей покупкой! Пожалуйста, свяжитесь с нами по адресу: [email protected]

    20 старинных изображений – милые дети, цветы, открытки, пуговицы, собачка и многое другое! Вырежьте и вставьте день или утро с помощью Vintage Elements 373 Collage Sheet! Делайте открытки, бирки, коллекционные карточки художников, коллажи, ненужные журналы и новейшую ярость – корм для коллажей!

    Red Lead Collage Sheets — это оригинальные дизайны, напечатанные профессиональным лазером в США на бумаге архивного качества размером 8-1/2 x 11 дюймов.Наши листы для коллажей не скатываются и не размазываются, когда вы используете любой материал по вашему выбору для склеивания или запечатывания. Коллажные листы из красного свинца отправляются вам тщательно завернутыми между двумя кусками прочного ДСП и защищены прозрачным рукавом, чтобы доставить вас к вам в идеальном состоянии

    ПОДЕЛИТЕСЬ коллажем Vintage Elements с друзьями!

    Простое слепое взаимное сравнение технологий обнаружения метана – результаты Стэнфордского/EDF Mobile Monitoring Challenge | Элемента: Наука антропоцена

    Правила

    об утечке метана в США и Канаде стимулировали разработку новых технологий, которые обещают более быстрое и дешевое обнаружение утечек в нефтяной и газовой промышленности.Здесь мы сообщаем о результатах Стэнфордского/EDF Mobile Monitoring Challenge — первой независимой оценки 10 мобильных технологий обнаружения утечек с помощью транспортных средств, дронов и самолетов. Используя слепые тесты контролируемого выброса в двух местах, мы анализируем способность мобильных технологий обнаруживать, локализовать и количественно определять выбросы метана. Мы обнаружили, что технологии в целом эффективны при обнаружении утечек: 6 из 10 технологий правильно обнаруживают более 90% тестовых сценариев (истинно положительные плюс истинно отрицательные показатели).Все технологии продемонстрировали локализацию утечек на уровне площадки, в то время как 6 из 10 технологий смогли отнести утечку к конкретному элементу оборудования не менее чем в 50% тестовых сценариев. Все испытанные здесь системы потребуют вторичной проверки для выявления мест утечек, подлежащих ремонту; таким образом, мобильные технологии обнаружения утечек могут служить дополнением, а не заменой используемых в настоящее время оптических систем визуализации газа. В целом, количественная оценка выбросов нуждается в улучшении, поскольку большинство технологий в целом могут обеспечивать оценки выбросов только порядка величины.Усовершенствования алгоритмов количественного определения, снижение частоты ложных срабатываний и выявление ранних приложений будут иметь решающее значение для масштабного развертывания. Несмотря на то, что это исследование обеспечивает первую независимую проверку производительности мобильных технологий, оно представляет собой лишь первый шаг на пути к демонстрации того, что эти технологии обеспечат сокращение выбросов, эквивалентное существующим нормативным подходам.

    Недавний специальный доклад Межправительственной группы экспертов по изменению климата (МГЭИК) о глобальном потеплении 1.5°C подчеркнул важность сокращения выбросов короткоживущих парниковых газов, таких как метан (Межправительственная группа экспертов по изменению климата, 2018 г.). Метан, основной компонент природного газа, обладает потенциалом глобального потепления, который в 36 раз превышает потенциал двуокиси углерода в течение 100-летнего периода (Myhre, et al., 2013) и даже выше в течение более коротких периодов времени (Etminan, Myhre, Хайвуд и Шайн, 2016). Кроме того, выбросы метана способствуют повышению уровня моря в течение гораздо более длительного времени, чем время их существования в атмосфере (Zickfeld, Solomon, & Gilford, 2017).Эти последствия вызывают беспокойство, учитывая, что официальный кадастр выбросов метана в США и Канаде систематически занижается (Alvarez, et al., 2018; Johnson, Tyner, Conley, Schwietzke, & Zavala-Araiza, 2017).

    Недавно в Канаде и штатах США, таких как Колорадо и Калифорния, были приняты правила по сокращению летучих выбросов в нефтегазовой отрасли (Environment and Climate Change Canada, 2018; Colorado Department of Public Health and Environment, 2014).Основным компонентом этих правил являются периодические обследования для обнаружения и устранения утечек (LDAR), проводимые с использованием установленных методов, таких как Метод-21 Агентства по охране окружающей среды США (EPA) или технологии оптической визуализации газа (OGI).

    Существуют две основные проблемы эффективного сокращения выбросов метана. Во-первых, рентабельность является важнейшей характеристикой смягчения последствий выбросов, учитывая большую пространственную протяженность нефтегазовых объектов.Съемки LDAR на основе OGI, несмотря на неподтвержденную эффективность (Keating Research Inc., 2016), отнимают много времени — бригада из 2 человек обычно может посещать 4–6 кустовых площадок в день, в зависимости от расстояния между площадками. Ежегодное проведение нескольких исследований на основе OGI на большом количестве объектов или посещение редко расположенных объектов может быть дорогостоящим, особенно когда низкие цены на газ снижают экономические выгоды от увеличения добычи газа. Кроме того, исследования утечек на основе OGI зависят от опыта оператора и погодных условий (Ravikumar, Wang, McGuire, Bell, Zimmerle, & Brandt, 2018; Ravikumar, Wang, & Brandt, 2017).

    Во-вторых, выбросы метана сильно стохастичны. Многие недавние исследования продемонстрировали влияние «суперизлучателей» на общие выбросы метана (Brandt, Heath, & Cooley, 2016). Эти сверхэмиттеры — небольшая часть всех точек выбросов (верхние 5%), которые составляют более 50% от общего объема выбросов, — вызваны ненормальными или иными непреднамеренными технологическими условиями, такими как неисправность оборудования, отказ или ошибка оператора (Zavala-Araiza, et al. др., 2017). Из-за огромного вклада суперизлучателей поиск и устранение этих аномальных излучателей как можно быстрее является ключом к эффективному сокращению выбросов метана.

    Для решения этих двух задач решение по обнаружению утечек метана должно быть: (1) более быстрым и экономичным в расчете на доллары на объект, чем обнаружение утечек на основе OGI, и (2) выполняться гораздо чаще или постоянно.

    Одним из классов технологий, направленных на решение этих задач, являются мобильные детекторы метана (Fox, Barchyn, Risk, Ravikumar, & Hugenholtz, 2019).В последние годы было разработано много новых мобильных сенсорных платформ, которые обещают более быстрое и экономичное обнаружение утечек метана. Было показано, что они обнаруживают выбросы метана в различных пространственных масштабах и порогах обнаружения. Например, измерения на грузовиках в Британской Колумбии использовались для более точной характеристики выбросов метана на уровне предприятия и в регионе (Atherton, et al., 2017). Несколько кампаний по измерению с помощью самолетов и вертолетов в США и Канаде расширили наше понимание выбросов метана и выявили широко распространенное занижение данных в официальных кадастрах (Englander, Brandt, Conley, Lyon, & Jackson, 2018; Lyon, Alvarez, Zavala-Araiza, Брандт, Джексон и Гамбург, 2016 г.; Конли, Франко, Фалуна, Блейк, Пейшл и Райерсон, 2016 г.; Франкенберг и др., 2016; Юань и др., 2015 г.; Джонсон, Тайнер, Конли, Швитцке и Завала-Арайза, 2017 г.). Недавние исследования также продемонстрировали использование БПЛА для количественной оценки выбросов метана (Golston, et al., 2018; Nathan, et al., 2015; Barchyn, et al., 2017). Спутниковые данные часто используются для оценки выбросов метана в региональном и глобальном масштабе (Turner, Frankenberg, Wennberg, & Jacob, 2017; Jacob, et al., 2016). Несмотря на многообещающие первоначальные результаты, систематического тестирования мобильных технологий обнаружения утечек для приложений в программах LDAR не проводилось.В рамках программы «Сети наблюдения за метаном с инновационными технологиями для получения сокращений» (МОНИТОР), разработанной ARPA-E (Агентство перспективных исследовательских проектов США (ARPA-E), 2014 г.), были проведены наиболее полные контролируемые испытания новых технологий обнаружения метана на основе конкретных целевые показатели стоимости и производительности, хотя эти технологии в основном предназначены для непрерывного стационарного развертывания. Аналогичным образом, в рамках конкурса «Детекторы метана», организованного EDF в партнерстве с промышленными предприятиями, были протестированы источники непрерывного мониторинга для обнаружения утечек метана (Юго-западный научно-исследовательский институт, 2015 г.).

    В этой статье мы сообщаем о результатах исследования Mobile Monitoring Challenge (MMC) Стэнфордского фонда защиты окружающей среды (EDF). MMC было открытым исследованием, в котором участникам предлагалось принять участие в одиночном слепом, независимо проводимом исследовании с контролируемым высвобождением. В разделе 2 дается обзор методов MMC, включая процесс выбора, используемые технологии и сценарии тестирования. Раздел 3 описывает метрики, используемые для оценки производительности технологий.В разделе 4 представлены результаты каждой из групп, участвовавших в MMC, а в разделе 5 обсуждается влияние этой работы на снижение выбросов метана. Подробные данные, относящиеся к тестированию, и дальнейший анализ результатов команд представлены в дополнительной информации (S.I.).

    Для MMC выбрано два тестовых места. Двухнедельные выбросы проводились в Центре оценки технологий выбросов метана (METEC), объекте контролируемого выброса, финансируемом Министерством энергетики, в Форт-Коллинзе, Колорадо.Скорость выброса общего газа (87% CH 4 , см. раздел 2 SI) на объекте METEC находилась в диапазоне 0–15 стандартных кубических футов в час (scfh) (0–0,25 кг CH 4 /ч). Освобождение в течение одной недели проводилось на объекте, принадлежащем Rawhide Leasing, недалеко от Сакраменто, Калифорния. Скорость испытаний на объекте в Сакраменто составляла 0–1500 станд. куб. футов в час (0–26 кг CH 4 /ч). Не все выбросы могли быть выполнены в METEC, поскольку некоторые группы сообщали о том, что пределы обнаружения выбросов слишком велики для возможностей выбросов оборудования и разрешений, действующих в METEC (см.I. раздел 2).

    Команды были сгруппированы на основе порогов обнаружения, о которых сообщают сами пользователи. Объединение групп с одинаковыми пределами обнаружения гарантирует, что тесты не будут слишком простыми (например, только утечки, значительно превышающие пределы обнаружения) или слишком сложными (тестовые утечки значительно меньше пределов обнаружения). . Окончательные даты тестирования и группировка показаны в S.I. Все тесты проводились вслепую – только авторы А.P.R., C.B. и A.R.B. были осведомлены о фактической скорости утечки и видели скорость утечки в процессе испытаний. Все технические группы и другие участники проекта не имели доступа к тестовым сценариям до тех пор, пока тесты не были завершены. Примерно через 3 месяца после завершения испытаний, после того как все группы сообщили окончательные результаты ученым из Стэнфорда, им были предоставлены истинные скорости утечки для их собственного использования при дальнейшем развитии технологий.

    Теоретически ослепление результатов утечки может быть нарушено слышимым звуком или запахом из точки выброса.Из-за небольших объемов выбросов ни один из сотрудников Стэнфорда не заметил заметного шума выбросов во время посещения объектов. Из соображений безопасности оба объекта выпускают одорированный газ, содержащий соединения меркаптанов. Это приводило к частым запахам на обоих объектах, которые менялись в зависимости от ветра и были наиболее заметны, когда члены группы находились с подветренной стороны от места выброса (либо из-за того, что бригада двигалась вместе с транспортным средством, либо из-за смены ветра). Учитывая сложность паттернов высвобождения, их частые временные изменения (каждые 10 минут) и возможность нескольких точек высвобождения, мы не ожидаем, что запахи обеспечат устойчивые паттерны, которые могли бы использоваться командами для взлома слепых.Кроме того, реальные нефтегазовые объекты часто имеют запахи, связанные с неметановыми соединениями в неочищенном газе, аналогично тестовому сценарию здесь.

    Центр оценки технологий выбросов метана (METEC), Форт-Коллинз, Колорадо. METEC — это испытательный полигон контролируемого выброса, финансируемый ARPA-E, для оценки новых технологий обнаружения выбросов метана (см. рис. 1(a)). Площадка содержит оборудование, обычно встречающееся на предприятиях по добыче природного газа, такое как устья скважин, сепараторы и резервуарные парки, организованные в виде 5 групп оборудования, аналогичных кустовым площадкам (см.I. раздел 2). Кусты различаются по сложности – две из них имели по 1 устью скважины, 1 сепаратору и 1 резервуару каждая. На других площадках было несколько единиц оборудования той же группы, например, 5 устьев скважин на площадке 4. Каждой бригаде была назначена площадка для первоначального тестирования, и они периодически чередовались между площадками, чтобы убедиться, что все бригады протестированы на всех площадках. Каждая часть оборудования имеет несколько точек утечки, изготовленных из стальных труб диаметром 0,64 см (¼ дюйма). Трубки хорошо спрятаны, чтобы имитировать реалистичные источники утечки, такие как соединители и фланцы.Природный газ (86–88 об. % метана, 8–10 об. % этана, 2–4 об. % следовых газов, с одорантом) поступает из расположенного в центре резервуара при давлении 172 бар (2500 фунтов на кв. дюйм), при этом поток регулируется комбинацией регуляторы давления и дроссельные отверстия, оснащенные расходомерами. Во время этих испытаний скорости потока находились в диапазоне от 0 до примерно 15 стандартных кубических футов в час. Кроме того, на площадке также был установлен 3-осевой акустический анемометр, который собирал усредненные за 1 минуту метеорологические данные на высоте ~ 3 м над землей. Данные о ветре, полученные с этого прибора, позже используются для анализа влияния интерференции внутри площадки во время испытаний (см.I. раздел 5 и 6).

    Рисунок 1

    Снимок Google Earth с тестовыми площадками Stanford/EDF Mobile Monitoring Challenge. (a) Предприятие METEC в Форт-Коллинзе, Колорадо, показаны конфигурации площадок с 1 по 5 и промежуточная площадка, (b) Предприятие Rawhide Leasing недалеко от Сакраменто, Калифорния, показаны приблизительные места утечки, обозначенные 1, 2 и 3. Красный кружок показывает местоположение аномального неиспытательного прерывистого источника метана.DOI. (a) Предприятие METEC в Форт-Коллинзе, Колорадо, показаны конфигурации площадок с 1 по 5 и промежуточная площадка, (b) Предприятие Rawhide Leasing недалеко от Сакраменто, Калифорния, показаны приблизительные места утечки, обозначенные 1, 2 и 3. Красный кружок показывает местоположение аномального неиспытательного прерывистого источника метана. DOI: https://doi.org/10.1525/elementa.373.f1

    Rawhide Leasing Gas Yard, Сакраменто, Калифорния. Эксперименты по контролируемому выбросу на объектах в Сакраменто включали 3 отдельных источника, разделенных расстоянием 30–60 м (см. рис. 1(b) и раздел 2 S.I.). Источники состояли из 2-метровой приподнятой трубы диаметром 2,54 см с испытательным расходом в диапазоне от 50 станд.Каждый из источников измерялся индивидуально с использованием тепловых массовых расходомеров Sierra Instruments QuadraTherm 740i с точностью ±0,75% от показаний полной шкалы. Природный газ (91 объемный % метана, 6 объемных % этана, 3 объемных % следовых газов) был получен из резервуара под давлением при 2500 фунтов на квадратный дюйм и понижен до 50 фунтов на квадратный дюйм с помощью регулятора перед прохождением через расходомеры. Помимо расхода, массовые расходомеры также контролировали температуру газа на линии. Поскольку более 90% расходов были относительно небольшими, менее 400 стандартных кубических футов в час (<7 кг CH 4 /ч), у нас не возникло проблем с охлаждающим эффектом Джоуля Томпсона (Maric, 2005).Чтобы обеспечить эффективное распространение шлейфа через атмосферу для обнаружения с воздуха, утечки, испытанные на этом объекте, включали 3-минутную буферную зону до и после каждого периода испытаний. Буфер перед тестом позволяет шлейфу развиваться, в то время как буфер после теста позволяет шлейфу очистить область перед следующим тестом, чтобы избежать помех от перекрытия шлейфов. На этом испытательном полигоне были и другие выбросы метана, не являющиеся частью испытания контролируемого выброса, которые были уловлены испытанными здесь технологиями (красный кружок на рис. 1b).Команды выполнили соответствующий анализ, чтобы по возможности устранить влияние совмещенных выбросов.

    Тестовые сценарии. Мы разработали серию тестовых протоколов возрастающей сложности для оценки эффективности мобильных технологий обнаружения утечек. Эти тесты были разработаны для оценки способности технологий локализовать и обнаруживать утечки, количественно определять скорость потока, устранять множественные близко расположенные утечки и делать все это в течение определенного периода времени.Протоколы испытаний были схожими в центрах испытаний METEC и Сакраменто, но различались по сложности (см. раздел 3 S.I. и таблицу 3 SM_Table). Команды могли использовать столько времени, сколько необходимо в рамках максимального времени, отведенного для каждого теста. Мы решили не измерять время отдельных команд отдельно, а вместо этого выбрали «максимально допустимое время» по двум причинам: (а) скорость транспортных средств на обоих полигонах была ограничена 10 милями в час, что искусственно повлияло на время измерения для грузовиков, и (б) испытательные полигоны это не то же самое, что активно добывающие скважины, и, следовательно, время измерения здесь может не отражать производительность месторождения.В то время как некоторые команды остановились после обнаружения утечки в течение 2–4 минут после временного теста, другие команды использовали всю продолжительность теста, чтобы улучшить свою локализацию и точность количественного определения.

    Поскольку несколько групп одновременно измеряли утечки в METEC, автор исследования (A.P.R.) работал в режиме реального времени, чтобы скорректировать места утечек на 5 прокладках, чтобы свести к минимуму помехи между прокладками. Утечки предпочтительно располагались с подветренной стороны от неутечек, чтобы свести к минимуму количество метана, выдуваемого из мест с утечками в места без утечек.Кроме того, участники могли проехать между местами утечки на разных площадках, чтобы получить данные о метане как с подветренной, так и с подветренной стороны. Мониторинг ветрового режима в режиме реального времени персоналом METEC использовался для назначения конфигураций утечек на пяти площадках для каждого сценария испытаний, которые минимизировали бы помехи. Поскольку команды менялись, а ветровые условия менялись, каждой команде давали сочетание наблюдений за утечками и отсутствием утечек (обычно 50% утечек и 50% не утечек). В S.I. (разделы 5 и 6) мы представляем результаты очистки отчетных данных от возможного вмешательства, но представляем базовые результаты ниже.Это делается путем исключения любых тестовых сценариев, которые имели разумную вероятность помех от источников излучения с наветренной стороны (см. раздел 5 S.I. для более подробной информации о критериях исключения). Чтобы было ясно, помехи вероятны на нефтегазовых объектах либо из-за совмещенных выбросов с одной и той же площадки, либо из-за выбросов с подветренной стороны с другой площадки. Влияет ли это на производительность технологии, важно для понимания надежности алгоритмов, используемых технологиями для интерпретации необработанных данных.

    Был разработан набор общих показателей для учета разнообразия используемых датчиков, мобильных платформ, протоколов исследований, алгоритмов анализа и параметров отчетности.Эти показатели включали: (а) вероятность обнаружения утечки, (б) обнаружение и локализацию и (в) точность количественного определения. Они кратко описаны ниже.

    Вероятность обнаружения утечки: Вероятность обнаружения утечки зависит от размера утечки для каждой технологии. Вероятности обнаружения утечек являются важными входными данными для симуляторов месторождений природного газа, таких как Инструментарий моделирования борьбы с неорганизованными выбросами (FEAST), который может помочь сравнить новые технологии обнаружения с установленными методами (Kemp, Ravikumar, & Brandt, 2016).Кроме того, разработка оценок порога обнаружения поможет в прямом сравнении с используемыми в настоящее время технологиями OGI, такими как камеры FLIR GF-320. В этом исследовании для технологий, протестированных в METEC, мы группируем размеры утечек по 5 бинам: <1, 1–3, 3–5, 5–8 и >8 станд. обнаружено. Для технологий, протестированных в Сакраменто, Калифорния, размеры бункеров были: <150, 150–300, 300–450, 450–600 и >600 станд. куб. футов в час. Все тестовые сценарии как с утечками, так и без утечек (нулевые тесты) объединены в матричную диаграмму истинности/ложности.Возможны четыре результата: истинно положительный (TP) результат записывается, когда команда правильно идентифицирует фактическую утечку; истинно отрицательный (TN) имеет место, когда команда правильно определяет тест с нулевой утечкой как не содержащий утечки; ложное срабатывание (FP) происходит, когда команда ошибочно идентифицирует сценарий с нулевой утечкой как утечку; и ложноотрицательный (FN) результат возникает, когда команда ошибочно характеризует утечку как сценарий с нулевой утечкой.

    Обнаружение и локализация: результаты TP сгруппированы по трем уровням точности локализации – уровень 1, 2 и 3.В то время как некоторые группы сообщали координаты GPS, которые позволили бы точно рассчитать смещение между фактическим и измеренным местами утечки (т. е. m смещения между ожидаемым и фактическим местоположением), многие группы указали тип оборудования или конкретную часть оборудования, где были обнаружены выбросы. Мы выбрали эту трехуровневую метрику, чтобы согласовать различные типы информации о местоположении, сообщаемой командами. Все три уровня локализации утечек потребуют вторичной проверки для выявления негерметичного компонента или правильного оборудования с утечкой для дальнейшего ремонта.

    Уровень 1: Команда правильно идентифицирует протекающее оборудование. В сценариях с несколькими видами оборудования одной группы (например, 5 устьев скважин) бригады также должны определить правильный номер оборудования в этой группе. Это указывает на способность атрибуции на уровне оборудования — например, команда правильно сообщает об утечке на устье скважины 4 на кустовой площадке 4 и соответствует точности местоположения в пределах ~ 1–4 м.Несмотря на то, что правильное оборудование было определено при утечках типа Уровня 1, ремонтной бригаде все еще может потребоваться метод, такой как портативный метод 21, OGI или пузырьковый тест, для определения негерметичного компонента.

    Уровень 2: Команда правильно определяет группу оборудования для утечки, но не определяет (или неверно определяет) номер оборудования, когда присутствует несколько устройств одной группы. Например, группа сообщает об утечке на устье скважины 2 на кустовой площадке 4, тогда как фактическим местом утечки было устье скважины 4.Обнаружение уровня 2 означает некоторую атрибутивную способность, эффективность которой определяется пространственной плотностью оборудования, а также возможностями разрешения технологии. Обнаружение уровня 2 соответствует точности определения местоположения в пределах ~4–10 м. На испытательном полигоне в Сакраменто не было утечек 2-го уровня, поскольку он содержал только 3 изолированных источника утечки и не имел групповых источников. Все результаты тестов на объекте в Сакраменто были идентифицированы как обнаружение уровня 1 или уровня 3. Обнаружение Уровня 2 требует, чтобы перед ремонтом оператор сначала идентифицировал негерметичное оборудование и компонент с помощью датчика на основе Метода 21 или OGI.

    Уровень-3: Группа правильно идентифицирует утечку, но неправильно идентифицирует группу оборудования – например, команда сообщает об утечке на сепараторе 2 на кустовой площадке 4, тогда как фактическим местом утечки было устье скважины 4 на кустовой площадке 4. Команды, которые не сообщали никаких конкретных данных о местоположении, автоматически получали уровень обнаружения 3. Этот уровень соответствует способности обнаружения на уровне площадки (~ 10+ м) и может рассматриваться как показатель для технологий экранирующего типа.Вторичная наземная группа с портативным устройством должна определить конкретное место утечки, прежде чем можно будет приступить к ремонту.

    Наконец, мы также анализируем результаты по типам оборудования — устьям скважин, сепараторам и резервуарам в METEC, а также по источникам 1, 2 и 3 в Калифорнии. Это покажет различия в производительности, на которые влияет высота протекающего оборудования, что является критическим показателем для систем на базе грузовиков и дронов.

    Количественное определение: Командам было предложено количественно определить выбросы и сообщить предполагаемые скорости потока для подмножества тестовых сценариев. Некоторые группы также подсчитывали выбросы в сценариях, где это не требовалось, и эти результаты также учитывались. Показатели количественной оценки показаны в виде диаграммы паритета между фактической и предполагаемой интенсивностью утечки с планками погрешностей, если они сообщаются группами. Сообщается о наилучшей линейной регрессии между измеренным и фактическим объемами и 95% доверительным интервалом вокруг наклона.

    Мы выбираем снисходительную интерпретацию сообщаемых данных в случае двусмысленности. Например, рассмотрим сценарий, в котором мы протестировали обнаружение и количественную оценку двух близко расположенных утечек в группе сепараторов, и команда сообщила об одном количественном измерении утечки сепаратора без указания количества утечек. Мы интерпретировали этот результат как то, что команда «обнаружила» обе утечки, не исправляя оборудование утечки, что привело к 2 обнаружениям уровня 2.Кроме того, результат количественного определения будет сравниваться с объединенной скоростью потока обеих утечек.

    АББ развернула установленный на БПЛА датчик только для метана, основанный на спектроскопии лазерного поглощения с усилением резонатора. Помимо значений концентрации газа, БПЛА собирал GPS-координаты и скорость ветра с помощью бортового анемометра.

    На рис. 2(a) показаны результаты бинарного обнаружения системы ABB.Уровень TP составляет 77% (n = 43 из 56), все на уровне локализации 3, что указывает на эффективность обнаружения на уровне подушечки. Средняя скорость утечки по 18 (23%) показаниям FN составила 2,4 станд. куб. фута в час. Уровень FP составляет 22% (n = 10 из 45). Большинство этих ложноположительных результатов (60%) произошло при тестировании нескольких утечек, что указывает на потенциальные проблемы с алгоритмами устранения утечек.

    Рисунок 2

    Результаты работы ABB (ASEA Brown Boveri)/ULC Robotics в конкурсе мобильного мониторинга Stanford/EDF.(a) Бинарные характеристики обнаружения технологии, дезагрегированные по уровню истинно положительного обнаружения, (b) Вероятность обнаружения утечек в различных диапазонах размеров утечек и (c) диаграмма количественного паритета между фактическими и измеренными уровнями утечек. (TP: истинно положительный, FP: ложноположительный, TN: истинно отрицательный, FN: ложноотрицательный). DOI.(a) Бинарные характеристики обнаружения технологии, дезагрегированные по уровню истинно положительного обнаружения, (b) Вероятность обнаружения утечек в различных диапазонах размеров утечек и (c) диаграмма количественного паритета между фактическими и измеренными уровнями утечек. (TP: истинно положительный, FP: ложноположительный, TN: истинно отрицательный, FN: ложноотрицательный). DOI: https://doi.org/10.1525/elementa.373.f2

    На рис. 2(b) показана вероятность обнаружения технологии в зависимости от размера утечки.Вероятность обнаружения варьируется от <30% для утечек <1 станд. куб. футов в час до 100% для утечек >8 станд. куб. футов в час. Вероятность обнаружения утечек менее 3 станд. куб. футов в час, составляющая 53 %, частично объясняет среднюю частоту ложноотрицательных результатов в 2,4 станд. Повторное тестирование этой технологии только при более высоких скоростях утечки, вероятно, приведет к улучшению показателей TP.

    На рис. 2(c) показана диаграмма паритета количественного определения. Наклон линии наилучшего соответствия составил 0,025, что указывает на отсутствие корреляции с фактической скоростью утечки (R 2 = 0.01, Пирсона ρ = 0,02). Средняя разница между фактической и измеренной скоростью утечки составила +2,8 станд. куб. футов в час (95% ДИ [1,1, 4,5], n = 28). Эта недооценка была особенно серьезной для утечек более 5 станд. куб. футов в час, при средней фактической скорости утечки 7,4 станд. куб. , и соответствующая средняя измеренная скорость утечки составляет 3,1 станд. куб. фута в час.

    Компания Advisian Technology использовала БПЛА-вертолет Vapor-55, оснащенный датчиком метана-этана на основе лазерной спектроскопии.Впускное отверстие для образца было подвешено примерно на 50 футов ниже вертолета через впускную трубу, протянутую позади вертолета. Помимо концентрации газа, БПЛА собирает GPS-координаты и метеорологические данные. Эта команда предоставила два результата для каждого тестового сценария: один из них был немедленно доступен на основе трехмерных графиков концентрации, а другой — на основе удаленного анализа данных, выполненного на основе данных, загруженных в облако. Ниже мы использовали результаты стороннего анализа.

    На рис. 3(a) показано, что уровень обнаружения TP составил 94 % (n = 36), а уровень локализации 1, 2 и 3 — 47 %, 25 % и 22 % соответственно.Почти 50% локализации уровня 1 демонстрируют возможность обнаружения утечек на уровне оборудования. Тем не менее, 10 из 17 обнаружений утечек уровня 2 и уровня 3 произошли во время сценариев множественных утечек на прокладку, что указывает на проблемы с различением близко расположенных утечек. По типам оборудования эффективность обнаружения утечек составила 90 % (n = 10) для устьев скважин, 100 % (n = 24) для сепараторов и 50 % (n = 2) для резервуаров. Разница между резервуарами и устьями/сепараторами не была статистически значимой из-за небольшого размера выборки.Частота FP составила 7% (n = 2 из 29).

    Рисунок 3

    Результаты работы компании Advisian (Worley Parsons Group) в конкурсе мобильного мониторинга Stanford/EDF. (a) Бинарные характеристики обнаружения технологии, дезагрегированные по уровню истинно положительного обнаружения, (b) Вероятность обнаружения утечек в различных диапазонах размеров утечек и (c) диаграмма количественного паритета между фактическими и измеренными уровнями утечек.(TP: истинно положительный, FP: ложноположительный, TN: истинно отрицательный, FN: ложноотрицательный). DOI: https://doi.org/10.1525/elementa.373.f3

    Рисунок 3

    Результаты работы Advisian (Worley Parsons Group) в конкурсе мобильного мониторинга Stanford/EDF (a) Бинарные характеристики обнаружения технологии, дезагрегированные по уровню истинно положительного обнаружения, (b) Вероятность обнаружения утечек в различных диапазонах размеров утечек и (c) диаграмма количественного паритета между фактическими и измеренными уровнями утечек.(TP: истинно положительный, FP: ложноположительный, TN: истинно отрицательный, FN: ложноотрицательный). DOI: https://doi.org/10.1525/elementa.373.f3

    На рис. 3(b) показано, что 100% вероятность обнаружения составляет примерно 3 станд. куб. фута в час.

    На рис. 3(c) показана диаграмма четности количественного определения для датчика, где наклон линейной регрессии наилучшего соответствия равен 2.7. Показанные планки погрешностей были получены непосредственно командой. Средняя разница между фактической и измеренной скоростью утечки составляет –12,7 стандартных кубических футов в час (95% ДИ [–20,6, –4,8], n = 33), что представляет собой среднее завышение примерно в 3,5 раза средней скорости контролируемого высвобождения (3,64 стандартных кубических футов в час).

    Aeris Technologies использует датчик на основе лазерной спектроскопии среднего инфракрасного диапазона, установленный на наземном транспортном средстве, для обнаружения метана, этана и водяного пара.Помимо концентрации газа, система также измеряет метеорологические данные и GPS-координаты.

    На рис. 4(а) показаны характеристики обнаружения Aeris. Из 52 полных утечек уровень ТП составил 88 %, из них 50 % на уровне 1, 15 % на уровне 2 и 23 % на уровне локализации 3. Шесть утечек были ошибочно идентифицированы как нулевые утечки (FN), при этом средняя скорость утечки FN составила 1,5 станд. куб. фута в час. Три из шести наблюдений FN произошли во время испытаний с несколькими утечками на прокладку, что указывает на проблемы с пространственным разрешением близко расположенных источников выбросов.Примечательно, что существует разница в эффективности обнаружения между типами оборудования: устьевые установки (TP = 87%, n = 15) и сепараторы (TP = 97%, n = 32) имели очень высокие показатели успеха, в то время как резервуары имели более низкие показатели успеха ( ТП = 40%, n = 5). Это предполагает возможную проблему измерения с более высокого оборудования с помощью датчика, установленного на транспортном средстве, и указывает на необходимость более широкого пути отбора проб, чтобы дать больше времени для рассеивания более высоких утечек по направлению к земле.

    Рисунок 4

    Результаты работы Aeris Technologies в конкурсе мобильного мониторинга Stanford/EDF.(a) Бинарные характеристики обнаружения технологии, дезагрегированные по уровню истинно положительного обнаружения, (b) Вероятность обнаружения утечек в различных диапазонах размеров утечек и (c) диаграмма количественного паритета между фактическими и измеренными уровнями утечек. 5 большие переоценки в данных не показаны в (c) для ясности, но включены в расчет линий наилучшего соответствия. (TP: истинно положительный, FP: ложноположительный, TN: истинно отрицательный, FN: ложноотрицательный). DOI: https://doi.org/10.1525/elementa.373.f4

    Рисунок 4

    Результаты работы Aeris Technologies в конкурсе мобильного мониторинга Stanford/EDF. (a) Бинарные характеристики обнаружения технологии, дезагрегированные по уровню истинно положительного обнаружения, (b) Вероятность обнаружения утечек в различных диапазонах размеров утечек и (c) диаграмма количественного паритета между фактическими и измеренными уровнями утечек. 5 большие переоценки в данных не показаны в (c) для ясности, но включены в расчет линий наилучшего соответствия.(TP: истинно положительный, FP: ложноположительный, TN: истинно отрицательный, FN: ложноотрицательный). DOI: https://doi.org/10.1525/elementa.373.f4

    Из 48 испытанных нулевых утечек показатель FP составил 15% (n = 7). Среди выявленных случаев обнаружения FP (5/7) средняя скорость утечки FP составила 0,5 станд. куб. Это указывает на то, что ложные срабатывания были проблемой вблизи пределов обнаружения технологии, как видно на кривой вероятности обнаружения на рисунке 4(b).

    На рис. 4(c) показана диаграмма количественного паритета для Aeris. Наклон наиболее подходящей линии регрессии равен 3, что указывает на завышение оценки. Средняя разница между фактической и измеренной скоростью составила -6,5 стандартных кубических футов в час, при 95% ДИ. в диапазоне от –10,2 до –2,3 станд. куб. футов в час. Пять больших переоценок (>30 scfh) в количественном определении не показаны на рисунке 4(c) для ясности. Однако эти точки данных включены в наш статистический анализ и не отбрасываются произвольно при расчете коэффициентов R 2 и ρ.Удаление их из статистического анализа увеличивает коэффициенты R 2 и ρ до 0,32 и 0,55 соответственно.

    BHGE использовал установленный на БПЛА датчик только для метана на основе абсорбционной спектроскопии. Датчик собирает одноточечные измерения концентрации метана с частотой 2 Гц вместе с информацией о местоположении через бортовой GPS. Утечки анализируются отдельно путем объединения с погодными параметрами из данных наземного анемометра, предоставленных команде.

    На рис. 5(а) показаны характеристики обнаружения датчика, установленного на БПЛА. Уровень ТП составляет 68% (n = 39 из 57). Примерно половина обнаруженных утечек — 20 из 39 — были локализованы на уровне 3, что указывает на атрибуцию на уровне площадки. Средняя скорость утечки FN составляет 2,5 станд. куб. фута в час, что ниже предела обнаружения в 6 станд. Уровень FP 71% (32 из 45) является высоким, что указывает на необходимость улучшения алгоритмов обработки для уменьшения ложноположительного обнаружения.

    Рисунок 5

    Результаты работы Baker Hughes (General Electric) (BHGE) в конкурсе мобильного мониторинга Stanford/EDF. (a) Бинарные характеристики обнаружения технологии, дезагрегированные по уровню истинно положительного обнаружения, (b) Вероятность обнаружения утечек в различных диапазонах размеров утечек и (c) диаграмма количественного паритета между фактическими и измеренными уровнями утечек.(TP: истинно положительный, FP: ложноположительный, TN: истинно отрицательный, FN: ложноотрицательный). DOI. (a) Бинарные характеристики обнаружения технологии, дезагрегированные по уровню истинно положительного обнаружения, (b) Вероятность обнаружения утечек в различных диапазонах размеров утечек и (c) диаграмма количественного паритета между фактическими и измеренными уровнями утечек.(TP: истинно положительный, FP: ложноположительный, TN: истинно отрицательный, FN: ложноотрицательный). DOI: https://doi.org/10.1525/elementa.373.f5

    На рис. 5(b) показаны графики вероятности обнаружения для данной технологии. Для утечек менее 3 станд. куб. футов в час вероятность обнаружения составляет около 50 %, что соответствует пределам обнаружения, заявленным командой. BHGE надежно обнаружил утечки объемом более 8 станд. куб. футов в час со 100% вероятностью обнаружения.

    На рис. 5(c) показана диаграмма паритета количественного определения. Линия регрессии наилучшего соответствия имеет наклон, равный 0.05, что указывает на недооценку и отсутствие чувствительности к размеру утечки. Средняя измеренная скорость утечки составила 1,2 станд. куб. фута в час, что соответствует средней ошибке +2,2 станд.

    Компания

    Ball Aerospace провела испытания датчика только для метана на основе бортового лидара с дифференциальным поглощением, установленного на однодвигательном самолете Cessna T206. Датчик производит выборку данных с частотой 10 кГц и собирает интегрированные по траектории данные о концентрации метана в методе «метелки» с пространственным разрешением около 2 м на земле.Метеорологические данные с ближайшей наземной метеостанции объединяются с данными датчиков для получения количественных оценок потоков. Самолет летел на высоте 2800 футов, и испытания контролируемого выброса проводились в Сакраменто, Калифорния, в период с 21 по 25 мая 2018 года.

    На рис. 6(a) показаны характеристики обнаружения аэрокосмической группы Ball. Из 50 полных протестированных утечек уровень TP составляет 74% при локализации уровня 1, что демонстрирует способность установленного на самолете датчика атрибуции источника.Скорость FN составляет 26% при средней скорости FN 190 станд. куб. футов в час. Эта технология не выявила никаких FP (n = 17). В то время как эффективность обнаружения в источнике 1 (запад) и источнике 2 (юг) составляла 88% и 80% соответственно, эффективность в источнике 3 (восток) составила только 46% (n = 13). Причина этого расхождения не совсем понятна.

    Рисунок 6

    Результаты работы Ball Aerospace в конкурсе мобильного мониторинга Stanford/EDF.(a) Бинарные характеристики обнаружения технологии, дезагрегированные по уровню истинно положительного обнаружения, (b) Вероятность обнаружения утечек в различных диапазонах размеров утечек и (c) диаграмма количественного паритета между фактическими и измеренными уровнями утечек. (TP: истинно положительный, FP: ложноположительный, TN: истинно отрицательный, FN: ложноотрицательный). DOI: https://doi.org/10.1525/elementa.373.f6

    Рисунок 6

    Результаты работы Ball Aerospace в конкурсе мобильного мониторинга Стэнфорда/EDF.(a) Бинарные характеристики обнаружения технологии, дезагрегированные по уровню истинно положительного обнаружения, (b) Вероятность обнаружения утечек в различных диапазонах размеров утечек и (c) диаграмма количественного паритета между фактическими и измеренными уровнями утечек. (TP: истинно положительный, FP: ложноположительный, TN: истинно отрицательный, FN: ложноотрицательный). DOI: https://doi.org/10.1525/elementa.373.f6

    График вероятности обнаружения (см. рис. 6(b)) показывает порог около 450 стандартных кубических футов в час.Утечки более 450 станд. куб. футов в час имели 100% вероятность обнаружения, в то время как утечки менее 450 станд. куб. футов в час имели среднюю вероятность обнаружения около 64%. Более низкая эффективность обнаружения утечек менее 200 станд. куб. футов в час также объясняет наблюдаемую среднюю скорость FN (190 станд.

    На рис. 6(c) показана диаграмма паритета количественного определения с наиболее подходящим наклоном линейной регрессии, равным 0,32. Столбики погрешностей основаны на отчетах команд.Средняя ошибка между фактической и измеренной скоростью утечки составила +58 стандартных кубических футов в час (95 % ДИ [–79, 196], n = 32), что указывает на занижение фактической скорости утечки примерно на 15 %. Однако доверительный интервал для средней ошибки включает 0,

    .

    Эффективность обнаружения с самолета зависит от количества пролетов над объектом. В этом исследовании команда Ball Aerospace провела в среднем 4 прохода в течение 10-минутных тестов и 7 проходов в течение 15-минутных тестов, которые требовали количественной оценки в дополнение к обнаружению.

    Компания

    Heath Consultants Inc. протестировала Mobile Guard — автомобильную систему обнаружения утечек, в которой для обнаружения выбросов метана и этана используется внеосевая интегрированная выходная спектроскопия резонатора. В дополнение к анализатору грузовик также собирал данные GPS и данные о погоде с помощью бортового анемометра.

    На рис. 7(a) показаны характеристики обнаружения измерительной системы на базе грузового автомобиля.Из 92 проверенных утечек Хит определил 86 хотя бы частично (уровни 1, 2 или 3), в результате чего уровень FN составил 6,5%. Средняя скорость утечки для ложноотрицательных тестов составила 1,8 стандартных кубических футов в час. 75 из 86 обнаруженных утечек, или 82%, относились к категории уровня 1 или уровня 2 — технология определяла правильную группу оборудования для источника утечки в подавляющем большинстве случаев. В дополнение к истинно положительным результатам у Хита было 25,6% ложноположительных результатов, при этом 11 из 43 нулей были неправильно идентифицированы как утечки.На этот показатель повлияли необычно ветреные условия в течение недели тестирования (см. S.I., раздел 5). Средняя скорость ветра во время испытаний превышала 13 миль в час, что мешало обнаружению и усложняло анализ необработанных данных о концентрации. 9 из 11 ложноположительных обнаружений для Хита произошли во время сценария множественных утечек на одну тестовую площадку, что указывает на потенциальные проблемы в устранении множественных источников утечек из данных о пространственной концентрации.

    Рисунок 7

    Результаты работы Heath Consultants в конкурсе мобильного мониторинга Stanford/EDF.(a) Бинарные характеристики обнаружения технологии, дезагрегированные по уровню истинно положительного обнаружения, (b) Вероятность обнаружения утечки в различных диапазонах размера утечки; числа на столбцах относятся к размеру выборки в каждом бункере, а (c) диаграмма паритета количественной оценки между фактической и измеренной скоростями утечки. (TP: истинно положительный, FP: ложноположительный, TN: истинно отрицательный, FN: ложноотрицательный). DOI: https://doi.org/10.1525/elementa.373.f7

    Рисунок 7

    Результаты работы консультантов по здравоохранению в конкурсе мобильного мониторинга Стэнфорда/EDF.(a) Бинарные характеристики обнаружения технологии, дезагрегированные по уровню истинно положительного обнаружения, (b) Вероятность обнаружения утечки в различных диапазонах размера утечки; числа на столбцах относятся к размеру выборки в каждом бункере, а (c) диаграмма паритета количественной оценки между фактической и измеренной скоростями утечки. (TP: истинно положительный, FP: ложноположительный, TN: истинно отрицательный, FN: ложноотрицательный). DOI: https://doi.org/10.1525/elementa.373.f7

    На рис. 7(b) показаны кривые вероятности обнаружения Хита в зависимости от диапазона размера утечки.Эта технология обладает высокой чувствительностью и позволяет обнаруживать утечки размером менее 1 станд. куб. фута в час примерно с 90% вероятностью успеха. Статистически значимой разницы в способности обнаруживать утечки для разных типов оборудования не существует.

    На рис. 7(c) показана диаграмма количественного паритета, включающая измерения как одиночной, так и множественной утечки. Наклон наиболее подходящей линии линейной регрессии составляет 0,44, при этом более крупные утечки обычно недооцениваются.Общая неправильная оценка имела отрицательный перекос (в сторону недооценки), но не была статистически значимой от 0 (95% ДИ [–1,4, 0,23], n = 23).

    Компания Picarro протестировала гибридный датчик метана, этана и водяного пара на базе дрона и транспортного средства, основанный на оптическом поглощении с использованием кольцевой спектроскопии резонатора. Датчик был развернут на земле в транспортном средстве, а вход газа для системы был установлен на беспилотном летательном аппарате (БПЛА).Это впускное отверстие связано с наземным датчиком с помощью впускной трубы длиной 150 футов. Помимо концентрации загрязняющих веществ датчик также измерял скорость ветра и GPS-координаты с частотой примерно 1 Гц.

    На рис. 8(a) показаны характеристики обнаружения системы Picarro на основе дронов. Уровень TP 92% (59/64) был достигнут при локализации уровня 2 и уровня 3, демонстрируя эффективность обнаружения на уровне подушечки.Средняя скорость утечки при измерениях FN — 5 из 64 испытаний — составила 3,2 станд. куб. фута в час. Все утечки, связанные с резервуарами, были правильно идентифицированы (n = 6), что свидетельствует об успешности утечек на высоте (разница не является статистически значимой из-за небольшого размера выборки). Уровень FP составил 39% (9/23).

    Рисунок 8

    Результаты деятельности Picarro Inc. в конкурсе мобильного мониторинга Stanford/EDF. (a) Бинарные характеристики обнаружения технологии, дезагрегированные по уровню истинно положительного обнаружения, (b) Вероятность обнаружения утечек в различных диапазонах размеров утечек и (c) диаграмма количественного паритета между фактическими и измеренными уровнями утечек.(TP: истинно положительный, FP: ложноположительный, TN: истинно отрицательный, FN: ложноотрицательный). DOI: https://doi.org/10.1525/elementa.373.f8

    Рисунок 8

    Результаты деятельности Picarro Inc. в конкурсе мобильного мониторинга Стэнфорда/EDF. (a) Бинарные характеристики обнаружения технологии, дезагрегированные по уровню истинно положительного обнаружения, (b) Вероятность обнаружения утечек в различных диапазонах размеров утечек и (c) диаграмма количественного паритета между фактическими и измеренными уровнями утечек.(TP: истинно положительный, FP: ложноположительный, TN: истинно отрицательный, FN: ложноотрицательный). DOI: https://doi.org/10.1525/elementa.373.f8

    Утечки 3-го уровня, все выявленные во время множественных утечек на прокладку, указывают на ограниченную способность атрибутировать источники на уровне группы оборудования. Тем не менее, именно во время теста на несколько утечек на прокладку эта технология проверила 8 из 9 ложноположительных результатов в этом исследовании.Эти характеристики указывают на пригодность для скрининга выбросов на уровне площадок, а также демонстрируют необходимость улучшения алгоритмов определения источника при сложных сценариях выбросов. Система БПЛА не была испытана в один из дней (11 апреля -го -го года) из-за порывов ветра более 23 миль в час.

    На рис. 8(b) показана кривая вероятности обнаружения для Пикарро. Статистически значимой разницы в обнаружении между различными уровнями утечек нет.Высокая вероятность обнаружения утечек при небольших скоростях утечки (<1 станд. куб. фута в час) указывает на высокую чувствительность основного датчика. Рисунок 8(c) показывает паритет количественного определения для размера выборки из 86 утечек (все утечки были количественно оценены Пикарро). Столбики погрешностей на рисунке 8(c) представляют собой 70% доверительные интервалы, как сообщает Пикарро. Наклон линии регрессии составляет 0,36, что обусловлено недооценкой утечек при больших скоростях утечки (> 6 станд. куб. футов в час), в то время как меньшие утечки обычно переоцениваются. Средняя разница между фактической скоростью утечки и измеренной скоростью утечки составила –0.89 станд. куб. футов в час с 95% доверительным интервалом между -1,8 станд.

    Seek Ops Inc. протестировала датчик непрерывного мониторинга на месте только для метана на основе лазерной абсорбционной спектроскопии, установленный на платформе БПЛА. Дрон измерял концентрацию метана и координаты GPS, а ветер измерялся с помощью специальной наземной станции на площадке, возведенной командой.

    На рис. 9(а) показаны характеристики обнаружения датчика, установленного на дроне.Эта технология имела 100-процентный показатель TP (n = 63), при этом большинство утечек (68 %) были обнаружены по сценарию уровня 1. Остальные выбросы были поровну разделены (по 16 %) между сценариями обнаружения уровня 2 и уровня 3. Большинство сценариев уровня 3 для Seek Ops произошло на площадках 1 и 2, где конкретное место утечки было неоднозначным из-за тепловой карты выбросов, охватывающей более одного оборудования. Эти совокупные статистические данные также включают в себя результаты нескольких сценариев утечек на одной площадке, демонстрируя способность алгоритмов Seek Ops различать несколько близко расположенных источников выбросов.У команды не было обнаружения FP. Рисунок 9(b) показывает обнаружение 100% для всех классов утечек.

    Рисунок 9

    Результаты деятельности Seek Ops Inc. в конкурсе мобильного мониторинга Stanford/EDF. (a) Бинарные характеристики обнаружения технологии, дезагрегированные по уровню истинно положительного обнаружения, (b) Вероятность обнаружения утечек в различных диапазонах размеров утечек и (c) диаграмма количественного паритета между фактическими и измеренными уровнями утечек.(TP: истинно положительный, FP: ложноположительный, TN: истинно отрицательный, FN: ложноотрицательный). DOI: https://doi.org/10.1525/elementa.373.f9

    Рисунок 9

    Результаты деятельности Seek Ops Inc. в конкурсе мобильного мониторинга Stanford/EDF. (a) Бинарные характеристики обнаружения технологии, дезагрегированные по уровню истинно положительного обнаружения, (b) Вероятность обнаружения утечек в различных диапазонах размеров утечек и (c) диаграмма количественного паритета между фактическими и измеренными уровнями утечек.(TP: истинно положительный, FP: ложноположительный, TN: истинно отрицательный, FN: ложноотрицательный). DOI: https://doi.org/10.1525/elementa.373.f9

    На рис. 9(c) показана диаграмма четности количественного определения с планками погрешностей, о которых непосредственно сообщает Seek Ops. Наклон линии регрессии составляет 1,27, что указывает на завышение измеренных скоростей потока. Средняя разница между фактическим и измеренным расходом утечки составляет –2,6 станд. куб. фута в час с доверительным интервалом 95 % между –4.3 и –0,8 станд. куб. футов в час (n = 63), что свидетельствует о смещении точки пересечения (а не наклона) в сторону завышенной оценки скоростей утечки.

    Команда Университета Калгари (UC) развернула две разные технологии — датчик метана на транспортном средстве и датчик на базе дрона с неподвижным крылом. Обе эти технологии были протестированы в период с 21 по 25 мая 2018 года недалеко от Сакраменто, Калифорния. Мы включили сюда только результаты системы на базе грузовика из-за небольшого количества полетов с беспилотником с неподвижным крылом.Результаты дрона представлены в разделе 4 S.I.

    Платформа на базе транспортного средства оснащена установленным на крыше датчиком поглощения лазера открытого типа только для метана (LICOR LI-7700), который работает по принципу спектроскопии с модуляцией длины волны, трехмерным анемометром и системой позиционирования и ориентации транспортного средства. . Платформа, предназначенная как для измерений типа ограждения, так и для режима быстрого сканирования с дорог общего пользования, собирает данные со всех бортовых приборов с частотой 10 Гц.

    На рис. 10(a) показаны характеристики обнаружения платформы UC на базе грузовика. Частота ТП составляет 94 %, при этом n = 55 негерметичностей (71 %) при локализации 1-го уровня и n = 18 негерметичностей (23 %) при локализации 3-го уровня. 15 из 18 обнаружений уровня 3 были либо из источника 1 (запад), либо из источника 2 (юг) — помехи от неиспытательных выбросов метана с площадки при соответствующих ветровых условиях могли способствовать неправильной идентификации.Средняя скорость потока FN составляет 121 станд. куб. футов в час. Высокий уровень FP (60%) может быть частично связан с помехами от источников выбросов с передней стороны площадки.

    Рисунок 10

    Результаты работы Университета Калгари (грузовик) в конкурсе мобильного мониторинга Stanford/EDF. (a) Бинарные характеристики обнаружения технологии, дезагрегированные по уровню истинно положительного обнаружения, (b) Вероятность обнаружения утечек в различных диапазонах размеров утечек и (c) диаграмма количественного паритета между фактическими и измеренными уровнями утечек.(TP: истинно положительный, FP: ложноположительный, TN: истинно отрицательный, FN: ложноотрицательный). DOI: https://doi.org/10.1525/elementa.373.f10

    Рисунок 10

    Результаты работы Университета Калгари (грузовик) в конкурсе мобильного мониторинга Стэнфорда/EDF. (a) Бинарные характеристики обнаружения технологии, дезагрегированные по уровню истинно положительного обнаружения, (b) Вероятность обнаружения утечек в различных диапазонах размеров утечек и (c) диаграмма количественного паритета между фактическими и измеренными уровнями утечек.(TP: истинно положительный, FP: ложноположительный, TN: истинно отрицательный, FN: ложноотрицательный). DOI: https://doi.org/10.1525/elementa.373.f10

    На рис. 10(b) показана кривая вероятности обнаружения в зависимости от размера утечки. Утечки выше 450 станд. куб. футов в час имеют 100% вероятность обнаружения, даже если все утечки обнаруживаются на уровне 80% или выше. Самая низкая вероятность обнаружения (82%) утечек менее 150 станд. куб. футов в час соответствует среднему расходу FN 121 станд. куб. футов в час.Различия в вероятности обнаружения в рассматриваемом диапазоне размеров течи не являются статистически значимыми.

    На рис. 10(c) показана диаграмма количественного паритета технологии, при этом наклон наиболее подходящей линии регрессии составляет 0,4, что указывает на некоторую недооценку зарегистрированных выбросов. Одна из причин занижения данных может быть связана с обработкой данных — команда вычла влияние нетестового выброса на объекте, оценив скорость его утечки.Однако прерывистый характер утечки, не связанной с испытанием, мог привести к завышению оценки (мгновенная скорость > средняя скорость), тем самым занижая оценку выбросов по тестовому сценарию. Средняя ошибка между фактической и измеренной скоростью утечки составила 185 стандартных кубических футов в час (95% ДИ [137, 234], n = 73), что подтверждает завышенную оценку, наблюдаемую в наиболее подходящей линии регрессии.

    Таблица 2 обобщает производительность этих технологий по параметрам, выбранным для выделения коллективных возможностей мобильных систем, а также будущих потенциальных проблем.Все технологии эффективны при обнаружении утечек, при этом 8 из 9 протестированных технологий демонстрируют истинный положительный уровень утечки не менее 75%. Что еще более важно, 5 из 9 технологий демонстрируют почти идеальный коэффициент обнаружения истинных положительных результатов, составляющий 90 % или выше, что свидетельствует о способности технологий обнаруживать утечки размером до 1 станд. куб. фута в час. Несмотря на это, возможность атрибуции источника, обозначаемая долей утечек, обнаруженных на уровне 1 или уровне 2 (атрибуция на уровне группы оборудования), значительно варьируется от 0% до 84%.Такие технологии, как ABB/ULC Robotics, Picarro и BHGE, в значительной степени ограничивают свое обнаружение атрибуцией на уровне контактных площадок — устранение утечек и их устранение потребуют дополнительных технологий для идентификации излучающего оборудования и компонентов. Для технологий с высокими возможностями обнаружения уровня 1 и уровня 2 может потребоваться OGI или аналогичная технология для определения негерметичного компонента и начала ремонта.

    9113 Truck 9111 38 9111 9111 0 9113
    Технология . Тип технологии . Эффективность обнаружения . Уровень ложных срабатываний (%) . Предел обнаружения (скорость утечки, при которой вероятность обнаружения составляет 100 %, станд. куб. фут/ч) . Точность количественного определения (измеренная фактическая,  %  тестов) }}\]

    .

    .

    .
    Истинно положительный (%, все уровни) . Истинно положительный (уровни 1–2 (%)) . 0,5 – 2 ×* . 0,1 – 10 ×* О(М) .

    91 088 ABB / УЛК робототехника Дрон 77 0 22 ≥8 30 78
    91 088 Advisian Дрон 94 72 7 3-5 25 79 79
    88 65 15 15 38 79
    Baker Hughes (GE ) Дрон 68 33 71 ≥8 24 Fall 76 450-600 53 83
    Heath Consultants Грузовик 93 82 26 ≥8 48 95 95
    Picarro Drone Sampling 911 23 ≥8 45 92
    Seep ops Inc. Drone 100 84 0 ≥1 36 100 Truckary 94 711 60 450-600 18  74 
    9113 Truck 9111 38 9111 9111 0 9113
    Технология . Тип технологии . Эффективность обнаружения . Уровень ложных срабатываний (%) . Предел обнаружения (скорость утечки, при которой вероятность обнаружения составляет 100 %, станд. куб. фут/ч) . Точность количественного определения (измеренная фактическая,  %  тестов) }}\]

    .

    .

    .
    Истинно положительный (%, все уровни) . Истинно положительный (уровни 1–2 (%)) . 0,5 – 2 ×* . 0,1 – 10 ×* О(М) .

    91 088 ABB / УЛК робототехника Дрон 77 0 22 ≥8 30 78
    91 088 Advisian Дрон 94 72 7 3-5 25 79 79
    88 65 15 15 38 79
    Baker Hughes (GE ) Дрон 68 33 71 ≥8 24 Fall 76 450-600 53 83
    Heath Consultants Грузовик 93 82 26 ≥8 48 95 95
    Picarro Drone Sampling 911 23 ≥8 45 92
    Seep ops Inc. Drone 100 84 0 ≥1 36 100 Truckary 94 711 60 450-600 18 74

    Частота ложных срабатываний является важным показателем способности системы отличать сигнал метана от шума.Метан часто присутствует в повышенных концентрациях на нефтегазовых объектах, и способность отличать естественную изменчивость от источника выбросов имеет решающее значение для эффективного смягчения последствий. Это особенно важно для технологий с низкими порогами обнаружения утечек. Три технологии в этом исследовании имели уровень ложных срабатываний ниже 10%, еще четыре — в диапазоне 15–40%, а две технологии — с уровнем ложных срабатываний более 50%. Высокий уровень ложных срабатываний в некоторых технологиях имел место, несмотря на высокий уровень обнаружения утечек.Это указывает на то, что алгоритмы датчиков, которые обрабатывают необработанные данные о концентрации, играют важную роль в успехе и частоте неудач этих технологий. Сочетание высокой чувствительности и неэффективных алгоритмов может привести к большому количеству ложноположительных результатов из-за невозможности четко отличить сигнал утечки от фонового метанового шума. Технологи должны тщательно учитывать потребности приложения — компромисс между высокой чувствительностью, большим количеством ложных срабатываний и количественным определением может быть приемлемым в некоторых приложениях (быстрое обнаружение «суперизлучателей»), но неприемлемым в других (количественное определение потенциала смягчения, инвентаризация ).Для технологий, испытанных на полигоне в Калифорнии, наличие неиспытательных выбросов метана с полигона могло способствовать высокому уровню ложных срабатываний для автомобильной технологии Университета Калгари.

    Все технологии, протестированные в METEC, имели пределы обнаружения ниже 10 стандартных кубических футов в час – в таблице 2 мы определяем предел обнаружения как скорость утечки, выше которой вероятность обнаружения составляет 100 % в условиях испытаний.Четыре технологии имели предел обнаружения не менее 8 станд. куб. футов в час, а две другие находились в диапазоне 3–8 станд. куб. футов в час. Поскольку SeekOps идентифицировала все утечки, по нашим оценкам, предел их обнаружения составляет менее 1 станд. куб. фута в час. Эти цифры сопоставимы с пределами обнаружения обнаружения утечек на основе OGI в идеальных погодных условиях (Ravikumar, Wang, McGuire, Bell, Zimmerle, & Brandt, 2018). Воздушная система Ball Aerospace и система досмотра на базе грузовиков Университета Калгари имеют пределы обнаружения в диапазоне 450–600 станд. куб. Хит и Кули, 2016).

    В целом, производительность количественного анализа нуждается в улучшении. Большинство попыток количественного определения имели заметные ошибки в средней скорости утечки или наклоне (или в том и другом). Это связано с фундаментальной проблемой: количественная оценка скорости утечки из обнаруженных концентраций в шлейфах с подветренной стороны является сложной «обратной задачей», которая является хорошо известным препятствием в ряде научных областей. Кроме того, типичные алгоритмы инверсии шлейфов могут потребовать более длительного времени усреднения, чем можно было бы обеспечить с точки зрения экономики мобильных решений.Некоторые результаты количественной оценки в достаточной степени коррелировали с фактическими размерами утечек, поэтому полученные оценки размеров могут быть полезны в простом подходе к биннингу с 3 классами (т. В таблице 2 оценивается точность количественного определения с использованием двух показателей: во-первых, доля испытаний, в которых измеренные уровни выбросов составляют от 0,5 × до 2 × фактического уровня выбросов, и во-вторых, доля испытаний, в которых измеренные уровни выбросов находятся в пределах порядка величины ( 0,1 – 10 ×) фактической интенсивности выбросов.Только компания Ball Aerospace оценила утечки в пределах 0,5–2 × от фактической скорости утечки более чем в 50 % испытаний. Общая производительность по этому показателю варьировалась от 18% до 53%. Эта производительность улучшается при рассмотрении уровня точности порядка величины — 8 из 9 технологий оценили размер утечки в пределах порядка величины фактической скорости утечки по крайней мере в 74% тестовых сценариев. В частности, Seek Ops, Heath Technologies Inc. и Picarro Inc. достигли точности порядка величины в 100 %, 95 % и 92 % тестовых сценариев соответственно.В целом коэффициент Пирсона (ρ) был больше, чем коэффициент линейной регрессии (R 2 ), что указывает на то, что технологии лучше подходят для количественной оценки больших утечек по сравнению с меньшими утечками. Наконец, важность количественной оценки также зависит от области применения — для быстрого обнаружения крупных источников выбросов для эффективного снижения выбросов метана может не потребоваться точная количественная оценка.

    На производительность технологий влияют не только встроенные возможности датчиков, но и такие факторы, как условия окружающей среды, протокол обследования и характеристики объекта.Например, технологии, в которых используется подвешенный вход для проб (Advisian) или привязанная трубка для проб (Picarro Inc.), могут столкнуться с дополнительными трудностями при наличии поблизости линий электропередач или более высокого оборудования. Важным источником ошибок, учитывая нашу испытательную конфигурацию, является интерференция между колодками из-за рассеивания утечек ветром. Чтобы учесть это, мы проанализировали работу команд, протестированных в METEC, при двух сценариях — слабая и сильная помеха (см. S.I., раздел 5 и 6). Эти два анализа стремились отбросить результаты испытаний на основе набора критериев, установленных для выявления потенциальных проблем, связанных с помехами при обнаружении утечек.Мы обнаружили, что как при слабом, так и при сильном сценарии помех доля правильно определенных тестов (TP и TN) статистически не отличалась от базового сценария, в который были включены все тесты. Это говорит о том, что любые различия в производительности, которые наблюдались между командами, не были результатом интерференции между пэдами.

    Некоторым технологиям было бы полезно повторное тестирование при более высоких скоростях утечки (> 10 станд. куб. футов в час).Используемый здесь комбинированный формат тестирования требует предоставления диапазона размеров утечек для одновременного соответствия нескольким технологиям. Более подробное индивидуальное тестирование может позволить улучшить анализ минимальных показателей обнаружения и эффективности. Например, BHGE показал хорошие результаты в классе утечек >8 станд. куб. футов в час и может быть повторно протестирован с большим количеством образцов в этом режиме. Это особенно важно, учитывая, что недавнее исследование выбросов в сланцах Марцеллус показало, что средний уровень выбросов на уровне подушки составляет 5.5 кг/ч, что соответствует ~350 станд.куб.футов/ч (Caulton, et al., 2019). Тем не менее, это оценки на уровне подушек, а выбросы на уровне компонентов могут быть значительно меньше, поэтому испытания на объекте METEC между 0–15 станд. И наоборот, испытания на испытательном полигоне в Сакраменто с интенсивностью выбросов от 0 до 1500 станд. куб. футов в час хорошо подходят для технологий, обнаруживающих агрегированные выбросы на уровне площадки.

    Хотя ни одна технология не может удовлетворить все требования к обнаружению утечек и количественной оценке в цепочке поставок природного газа, продемонстрированные здесь результаты предоставляют регулирующим органам и отрасли целый ряд возможностей.Существуют технологии с высокой скоростью обследования, которые подходят для обнаружения утечек вдоль межгосударственных трубопроводов, в то время как технологии с высокой эффективностью обнаружения на уровне площадки (но не на уровне оборудования) указывают на потенциальное использование в качестве технологии проверки для охвата больших площадей. С потенциальными улучшениями алгоритмов, которые преобразуют необработанные данные о концентрации в полезную информацию, эти технологии могут стать важными инструментами для снижения выбросов метана.

    За 3 недели испытаний выявился ряд практических моментов, имеющих отношение к любой попытке экстраполировать эти результаты на полевые условия.Во-первых: технологии беспилотных летательных аппаратов, протестированные в этом исследовании, все еще несовершенны, что приводит к трудоемкости, частым требованиям к перезарядке аккумуляторов, заземлению из-за ветра и значительным усилиям наземного персонала. Наземные системы, такие как технологии Heath и Aeris, установленные на грузовиках, столкнулись с некоторыми из этих проблем и поэтому имеют практические преимущества, которые не представлены в приведенных выше таблицах. В то же время системы на базе дронов могут быть эффективны для количественной оценки выбросов от более высокого оборудования и в условиях спокойной атмосферы, когда шлейфы не рассеиваются, а накапливаются вокруг источника утечки — эти условия создают трудности для систем на базе грузовиков, где шлейф поднимается в воздух. атмосферы и не пересекаются с датчиком на базе грузовика.Во-вторых, технологии на основе дронов требовали приспособлений, которые может быть трудно внедрить в реальных съемках: Advisian и Picarro подвешивали пробирки с образцами с дронов, которые могли запутаться с оборудованием или близлежащими линиями электропередач, в то время как SeekOps имел наземного техника, предназначенного для управление движением и предотвращение столкновений за счет низколетящей техники. Используемые методы развертывания могут вызвать практические трудности с трудозатратами и временем обследования при использовании технологии, но мы надеемся, что они будут решены с развитием технологии.

    Несмотря на то, что это исследование обеспечивает первую контролируемую и независимую проверку эффективности мобильных технологий обнаружения утечек, это только один шаг на пути к демонстрации того, что эти технологии обеспечат сокращение выбросов, эквивалентное традиционным методам на основе OGI. Демонстрация эквивалентности с OGI потребует дополнительных испытаний и оценки эффективности этих технологий в соответствии с конкретными протоколами опроса (Ravikumar, & Brandt, 2017).Эквивалентны ли сокращения выбросов в результате ежемесячных скрининговых обследований с использованием грузовиков, например, сокращениям выбросов в результате полугодового обследования LDAR на основе OGI, можно ответить с помощью статистического моделирования (например, с использованием платформы моделирования FEAST) (Кемп, Равикумар , & Brandt, 2016), а также пилотные испытания этих технологий на нефтегазовых объектах с сопутствующими исследованиями OGI (Fox, et al., 2019). Очевидно, что следующий рубеж в области сокращения выбросов метана с помощью мобильных устройств — это разработка стандартизированных протоколов для демонстрации эквивалентности технологий для использования в больших географических районах.

    Важно помнить, что эти результаты применимы к технологиям, которые находятся в активной разработке. Многие из протестированных здесь систем претерпели изменения как в аппаратном, так и в программном обеспечении с тех пор, как они были протестированы для этого исследования. Это быстро развивающаяся область, и заинтересованные стороны всегда должны искать самые последние данные, чтобы принимать решения о развертывании и одобрении регулирующими органами.

    .

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.