Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
Click here for the English version

Engineering

メタン排出量の定量化のための設計とフルフローサンプリングシステムの利用(FFS)

Published: June 12, 2016 doi: 10.3791/54179

Abstract

天然ガスの使用は、非在来型シェール資源の増加発見と生産と一緒に成長し続けています。同時に、天然ガス産業面は(エネルギー情報局によると、二酸化炭素の25-84x)によるメタンの比較的高い地球温暖化係数に、サプライチェーン全体からのメタン排出量の精査を続けました。現在、様々な不確実性の種々の技術は、測定したり、コンポーネントや施設からのメタン排出量を推定するために存在します。現在、唯一の商用システムは、コンポーネントレベルの排出量の定量化のために利用可能であり、最近の報告は、その弱点を強調しています。

精度を向上させ、測定の柔軟性を高めるために、我々は、設計、開発、及び輸送排出量測定原理に基づいて、メタン排出量と温室効果ガスの定量化のための新規フルフローサンプリング・システム(FFS)を実装しています。 FFS爆発防止送風機(複数可)から成るモジュラーシステム、マスエアフローセンサ(複数可)(MAF)、熱電対、サンプルプローブ、定容量サンプリングポンプ、レーザーベースの温室効果ガスのセンサ、データ収集装置、及び解析ソフトウェアであります。使用送風機ホースの構成に依存し、電流FFSは、毎分40〜1500標準立方フィート(SCFM)の範囲の流量を達成することができます。レーザーベースのセンサの利用は、高級炭化水素(C2 +)からの干渉を軽減します。水蒸気の共同測定は、湿度補正を可能にします。システムはオンロード車両ベッド、手描きのカートに取り付けられることに人が運ばれてから、またはユーティリティの地形車(UTVs)の床に至るまで、様々なアプリケーションのための複数の構成で、ポータブルです。 FFSは、±4.4%の相対的な不確実性とメタン排出速度を定量化することができます。 FFSは、conventioで発生するメタン排出の定量化のための実世界の操作を証明されています最終およびリモート施設。

Introduction

最近の報告では、気候が原因で人間の活動によって変化しており、更なる変化が1不可避であることを確認します。気候変動は、大気中の温室効果ガス(GHG)濃度の増加から起こります。二酸化炭素(CO 2)とメタンは2最大の温室効果ガスの貢献者です。 CO 2およびメタンが自然のプロセスと人間の活動3の両方に由来します。 CO 2とメタンの存在大気中のレベルは、それぞれメタン濃度が年4-6あたり2%の割合で増加して、過去2世紀にわたって31%及び151%増加しています。気候メタンの影響とCO 2排出量は、メタンがCO 2〜7相対的な短い大気寿命を持っているとみなす期間に依存します。メタンの大気中の寿命がCO 2にすると8を発生する酸化した後、12-17歳です。メタンの影響は、COよりも72倍大きいです9インチ質量ベースでは、メタンは100年の期間10にわたってCO 2よりも大気中の熱を閉じ込めるの23倍より効果的です。メタンおよびCO 10%2アカウントと総米国の82%(米国)の温室効果ガス排出量11。人為的発生源からのグローバルのメタン排出量は約60%であり、残りの天然源8、10からのものです。

2009年には、生産井とローカル配信ネットワークとの間の非燃焼メタンの排出量は総米国の天然ガス生産(95%の信頼水準で1.9から3.1パーセント)12の2.4%に相当しました。未燃焼メタンの排出量だけでなく、環境に有害であるが、天然ガス会社13に莫大な費用を表しています。アナリストらは、天然ガス産業が原因メタン漏洩の年間$ 2億ドルを超えると14の通気に失うと推定しています。非燃焼排出量はclassifあります16、15逃亡者や通気としてIED。逃亡者は、バルブ、フランジ、またはエア17を周囲へのフィッティング、18のようなプロセスや機器からのガスの意図しない解放を意味する。ベントは設備や運用プロセスからのガスの意図的な放出を指しますこのような空気圧アクチュエータ19と周囲の空気に。陸上石油・天然ガス施設では、逃亡中の排出量は、総メタン排出量20の〜30%を占めています。 2011年、米国環境保護庁(EPA)は逃亡メタンの600万人以上のトンをすることによって放出される温室効果ガス排出量(100年間のCO 2換算の)の量を超える天然ガス・システム、から脱出していると推定しますすべての米国の鉄鋼、セメント、アルミニウム製造施設は、21を組み合わせました。

重要なギャップが原因で、関連のemの正確で信頼性の高い推定値の欠如のために、天然ガスの気候への影響の決意に存在しますissions。しかし、逃亡中のメタン排出量を正確に測定し、これらの値を報告する際に天然ガスのライフサイクルとさらなる研究の各段階で発生することを合意は19重要な存在です。研究は大きさが19、22から28の12受注までにより異なる結果と特定のセクターからの逃亡者の排出量を報告しています。認識された業界標準の欠如、リーク検出、リーク定量化の分野で一貫した規制の不足が±50%29-35と高く、一部の測定技術の精度の検査方法及び装置の様々な使用を可能にします。したがって、かなりの不確実性は、天然ガスのライフサイクル19、28、33、36-39の上に放出された逃亡メタンの量に存在する。 図1は、天然ガスの生活に関連した測定及び推定のメタン排出量に出版された文献の変動量を示していますサイクル。 図1

図1
図1.逃亡者のメタン排出量は総天然ガス生産13、27、40-59のパーセントとして放出された逃亡者のメタン排出量を平均化し公開している。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。

現在、逃亡中の総排出量が原因で、測定の不確かさとスケーリング技術に一部では不明です。正確なメタン放出の測定がなければ、政策立案者は、問題について情報に基づいた選択を行うことができません。袋詰め、トレーサーガス、および市販の高フローサンプラ:現在の文献のレビューは、天然ガスの逃亡者の排出量の定量化のための3つの主な方法を同定しました。

袋詰め方法は逃亡放出源60の周りに「バッグ」または10トンの形で筐体を配置することを含みます。袋詰め方法の2つのバリエーションがあります。一つは、クリーンガスの既知の流量(典型的には不活性)を測定するためのよく混合環境を作成するために、エンクロージャを通過します。平衡に達すると、ガスサンプルは袋から採取し、測定します。一過性放出速度は、エンクロージャを通じてクリーンガスの測定流量とエンクロージャ61内の定常状態のメタン濃度から決定されます。エンクロージャリークサイズに応じて、漏れ速度測定に必要な定常状態に達するのに要する時間は15〜20の間で分61です。袋詰め方法最もアクセス可能なコンポーネントに適用することができます。しかし、それは異常な形状の部品に適していないかもしれません。この方法の種類は、選択図他の袋詰め技術を校正袋詰めとして知られているような大メートル3 /分60 6.8のように毎分0.28立方メートル(メートル3 /分)のサイズの範囲の漏れを測定することが可能です。ここでは、既知の容量のバッグは逃亡排出源の周りに封止されています。一過性放出速度は、バッグの展開に必要な時間の量に基づいて算出し、標準的な条件に補正されます。

トレーサガス方式は、一過性ソースを流れる被測定トレーサガスの濃度に基づいて、一過性放出速度を定量化します。一般的に用いられるトレーサガスは、ヘリウム、アルゴン、窒素、六フッ化硫黄、とりわけあります。逃亡中の放射率は、逃亡者ソースの近くにトレーサーガスの既知の放出速度の比から決定され、トレーサーとfugiの風下濃度の測定的なソースガス、およびベースライン24風上。逃亡中の放射率は、二つのソース62に対して同一の分散と完全混合を仮定のみ有効です。これは、トレーサーは同様の速度および高さで逃亡中の元の近くに放出されることを意味し、風下の測定が十分に混合プルームからです。この方法は時間がかかり、部品レベルの精度63のために提供されていません。

市販の高容量サンプリングシステムは、逃亡中の放射率64を定量化するためバックパック内にパッケージポータブルバッテリ駆動の機器で構成されています。漏れ位置の周囲の空気は、漏洩ガスの全てが捕捉されているものとすることができる十分に高い流速で1.5インチの内径ホースを介してサンプラー内に引き込まれます。

サンプル流量は、ユニット内のベンチュリで計算されます。体積メタン、0.05から5パーセントガスの低濃度のため、交流メタンセンサatalyst濃度を測定するために使用されます。このセンサは、試料内のメタン及び他の炭化水素に破壊的です。体積5〜100重量%のメタン濃度について、熱センサが使用されます。システムは、バックグラウンド濃度にリーク濃度の相対的な補正を行う独立した背景センサおよびプローブを使用しています。測定が完了した後、サンプルを離れてサンプリング領域64から大気中に戻って排出されます。この方法は、毎分8つの標準立方フィート(SCFM)まで測定可能な流速の制限と、最もアクセス可能なコンポーネントに適用することができます。このシステムは、時間あたり30サンプルまでの試験が可能です。最近、このシステムは、温度センサ65触媒のセンサからの遷移に関する多様精度と問題を有することが示されています。さらに、システムが正常にガス品質に基づいて応答係数を適用するためにガスフラクショナル分析を必要とする - それはメタンではありません特定。システムが広く使用されており、メタンの排出量65の報告の下によるトップダウンとボトムアップの方法の間の不一致に起因している可能性があります。

これらの方法およびシステムの制限のために、新たな定量システムを開発しました。 FFSは、自動車排出ガス認定66-68で使用される希釈システムと同じデザインコンセプトを採用しています。 FFSは、マスエアフローセンサ(MAF)とサンプルプローブを介してリークし、希釈空気サンプルを排出防爆送風機を供給するホースで構成されています。サンプルプローブは、サンプリングチューブを介してレーザベースメタンアナライザに接続されています。アナライザは、CH 4、CO 2、及びH 2 Oを測定するためのキャビティ強化吸収を使用してアナライザ70,000 ppmの0から10容量%、0%のCH 4を測定することできる0〜20,000 ppmでのCO 2、及びH 2 Oです。この設定iに対する再現性/精度(1シグマ)S <H 2 O 69のためのCH 4、<100ppbのCO 2で、かつ<35 ppmで0.6 ppbで。サンプルは、一定の体積速度でストリームから引き出されます。システムは、データロギング装置が装備されている。 図2は、FFSの概略を示しています。 FFSを操作する前に、サンプラーホースのアース接続は、システムが接地されることを可能にする表面に取り付けられます。これは、ホースを通る空気流から生じる可能性がホースの先端、上の任意の静電荷を放散するための予防措置です。データの取得は、スマートフォン、タブレット、またはラップトップコンピュータのいずれかで発生します。ソフトウェアは、データの収集、処理、およびレポート作成のために開発された。 図3は 、次のプロトコルのためのユーザインタフェースの概要を説明します。

図2
。図2. FFS回路図と画像左- FFS回路図と右-圧縮天然ガス(CNG)ステーション監査中にポータブルFFS。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。

図3
図3.検出および定量化プログラムの概要。ステップと、ユーザの簡単な概要はキャリブレーション、リカバリテスト、およびリーク定量化のためのプロンプトが表示されます。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。

Protocol

注:FFSは、メタンや天然ガス供給源の発火の可能性を排除または低減するために念頭に置いて安全に設計されています。天然ガスは、5%から15%の体積濃度は、周囲条件で可燃性です。システムは、試験及び安全要件を満たすことが実証されます。変更またはシステムの改ざんは、重大な人身事故を引き起こす可能性があります。

MAFの1キャリブレーション

注:MAFは、米国国立標準技術研究所(NIST)トレーサブル層流要素(LFE)に対する定期的な校正が必要です。知らLFEに対してMAFのキャリブレーションを完了するために、プログラム内のキャリブレーションツールを使用してください。プログラムは、新しい校正を作成するために、すべての圧力変換器から必要なデータ、湿度センサ、およびMAFを収集します。 11点校正が完了することをお勧めします。キャリブレーションは1ヶ月より古い場合、新しいキャリブレーションが完了する必要があります。古いキャリブレーションを見ることができ、中古。

  1. 流量範囲は、LFEの低い流量範囲の25%よりも大きくなっていることを確認するために、適切なサイズのLFEを選択してください。
  2. MAFへの入口を確保し、フローベンチにMAFを接続し、任意の制限または拡張の下流の少なくとも10の直径です。
  3. フローベンチLFEの差圧ポートに合わせた差動/絶対圧力計を接続します。
    1. 差圧変換器が校正の範囲内であることを確認してください。上流LFEポートにセンサーのハイサイドポートを接続します。 LFEのダウンストリームポートにセンサーの低いサイドポートを接続します。
    2. 組み合わさ差/絶対圧力計の絶対圧力変換器は、キャリブレーションの範囲内であることを確認し、差圧センサのハイ側ポートにふさわしい「ティー 'を介して接続します。
  4. データ取得部(DAQ)にK型熱電対を接続します。
  5. 露点測定装置は内であることを確認してください較正及びDAQと気流に接続されています。
  6. MAFとベンチ信号を流すには(0-5ボルト)許容可能であり、MAFのキャリブレーションを開始するために、ソフトウェアキャリブレーション画面を使用していることを確認してください。
  7. MAFの予想範囲にわたってとLFEの許容範囲内の11の異なる流量でフローを設定します。収集校正データボタンをクリックすることで、1ヘルツの最小レートで各フロー条件でのデータの30秒の最小値を収集します。
    注:MAF校正は、校正のために使用されるLFEの最小流量の少なくとも25%に及ぶことを確認してください。より大きな流量を校正することになっている場合は、より大きなLFEを使用して、LFEの最大流量を超えないようにしてください。
  8. プロセス校正データ]ボタンをクリックすることで、キャリブレーションソフトウェアを実行し、±2%を超えてシングルポイントエラーなしで最小の総誤差をもたらすカーブフィットを選択します。

温室効果ガスアナライザの2キャリブレーション

注:温室効果ガスの肛門yzerは、第三者によって年間ベースで内部的に較正する必要があります。ユーザーは、外部キャリブレーションや検証を完了するために、ソフトウェア内のキャリブレーションツールを使用することができます。キャリブレーションは、既知濃度のボトル入りのガスを使用しています。ガスが浸水プローブへのガスの分周器と出口を通して窒素と混合されます。アナライザは、既知の流量でサンプルを摂取し、値を記録します。 11点校正が関心のある範囲にわたって完了することをお勧めします。プログラムが自動的にガス分割器内のガス濃度と粘度が調整されています。

  1. 必要に応じて(1カ月以上経過した前回のキャリブレーション)外部検証やキャリブレーションを実行、テストをフィールドの前に。
  2. パワーセンサの入口ポートにフィッティング検証「ティー」を接続する前に検証/校正に15分間およびオン温室効果ガスセンサー。
  3. 確認し、超高純度窒素を使用するEPAプロトコルまたはNISTトレーサブルガスを選択します(UHPN)バランスガスとして。
  4. (UPHN、メタン用CGA 350用CGA 580)承認されたレギュレータを使用して校正ガス分割器のコンポーネントポートに検証ガス(メタン)を接続します。ステップ2.2の「ティー」にガス分割器の出口に接続します。
  5. レギュレータのノブを調整することにより、ゲージ(PSIG) - 平方インチ当たり約23ポンドの成分ガス、出口圧力を設定します。約19 PSIGにバランスガス、出口圧力を設定します。コントロールノブを流れ、ガス分割器でサンプルポンプの少なくとも2倍の内部流量にガス分割器の流量を設定します(現在のサンプルポンプは、2つの標準毎分リットル(SLPM)ので、ガス分割器の出口で動作)4 SLPMに設定する必要があります。
    注:十分に適切な検証を確実にするためにガス混合物でサンプルプローブをあふれさせます。ステップ2.3の洪水プローブ「ティー」のうち正味の正の流れを確保するために利用可能な場合、二次ロータメータを使用してください。
  6. クリックしてキャリブレーションを開始し、Bを入力してください(単位ppm)成分ガスのottle濃度。ゼロから100%(合計11点)に成分ガスレンジを選択するために、ガス分割器を使用してください。線形化を完了するために、ガス分割器の各設定で30秒以上のデータを収集します。
  7. 新しい外部キャリブレーションが適用されるかどうかを選択します。
    注:検証はガスボトル濃度の不確実性(典型的には1から2パーセント)内を通過する場合は、新しい外部キャリブレーションを作成する必要はありません。
  8. メタン、二酸化炭素、または水蒸気の単一または複数の点の検証/校正のための従来の手順を繰り返します。

3.フルシステムリカバリのテスト

注:フルシステムリカバリテストは、FFSは回復し、正確に校正ガスの既知量を報告することを確実にするために完成されています。

  1. FFSの電源をオンにし、温室効果ガスセンサーを確保するには、少なくとも15分間になっています。メタン - テストするために回収ガスを選択します。
  2. 適切にガスボンベを接続約20 PSIGに出口圧力をレギュレータと設定。
  3. ガスボンベレギュレータと較正マスフローコントローラ(MFC)への入口への供給ラインを接続します。サンプリングホースの入口にMFCの出口を接続します。 DAQソフトウェアのガス回収検証]タブを選択し、DAQへのMFCのシリアル接続を接続します。
  4. ガス回収試験を開始し、少なくとも30秒間、バックグラウンドデータを記録クリックし、ガスの既知の流量は、この時点で入力することができます。
  5. 予想や前回値(20 SLPMまたは30 SLPM)に基づいて平均リークサイズに回収ガスの流量を設定します。回収ガスを流し始めると、システムが30秒間安定化させます。
  6. 安定した後、レコードをクリックして、プログラムが30秒間リーク検証データを記録することができます。
    注:既知のガス流量と回収ガス流量との間の誤差を示すレポートを作成するソフトウェアをサンプリングが完了します。アン±4.4%の誤差が許容可能である(システムの相対的な測定の不確かさ)が、目標と回復誤差は±2%です。
  7. ガス回収テストを少なくとも3回繰り返し、すべてのエラーが許容範囲内にあることを確認してください。
  8. 誤差は±4.4%を超えている場合、任意の故障のためのシステムを調べます。すべての接続、流量、救済のエラーをダブルチェックし、繰り返しは3.6から3.2を繰り返します。
    注:障害は、供給ラインがFFSサンプリングホースに挿入されていないか、または接続がサンプル金具に緩んでいましたことを含んでいてもよいです。以前(月以内)に完了しない場合は、新しいMAF校正やセンサーの検証が必要になることがあります。

4.漏れ検知監査

注:逃亡排出量の各潜在的なソースを識別するために、サイトのインベントリを実行します。在庫がソースグループによって破壊源(バルブ、フランジ、ポンプ/コンプレッサー、通気口など )の数(コンプレッサー建物、ストレージファームが含まれますVehicleリーク検出監査が漏れ定量化と並列または直列に発生する可能性があります) など 、ラックを給油。ハンドヘルドメタン検出器または光学的ガス撮像カメラが漏れ成分を検査するために使用することができます。リークは、レコード記述、濃度識別され、画像を撮影しているとき。マーク・リーク後で定量化のためか、この時点で漏れを定量化します。

  1. プログラムで新しいインベントリファイルを作成します。インベントリおよびレポートの目的(名前、サイトのタイプ、 など )のためにサイト上で詳細を入力します。日付、タイムスタンプ、およびGPSの位置が自動的に移入されます。
  2. 使用前に周囲の空気にゼロハンドヘルドメタン検出器。逃亡排出量の存在のためにアクセス可能なすべての潜在的なインタフェースを確認するためにサンプリングプローブとハンドヘルドメタン検出器を利用します。プローブサンプルは希釈を最小限に抑えるために、表面に直交する入口置きます。
    注:ハンドヘルドユニットの感度は5 ppmの背景の上にあるときzeroeを周囲の空気にD。
    1. 任意のアクセス不能ソースまたは集約された情報源を文書化します。
      注:アクセスできないソースはサイト運営者によって決定されるように安全にアクセスできる高さを超えているベント管を含むことができます。集約されたソースは、複数の空気バルブマニホールドに取り付けられた又はサービスボックスで囲まれたを含むことができます。ソースまたは複数のソースがエンクロージャを使用して、全体として検討することができる場合は、ソースを集約。
    2. 少なくとも一つの入口と一つの出口との同梱を使用して集約複数のソース。筐体の周囲内のすべてのソースを文書化します。集計サンプルとしてソースにラベルを付け、セクション5の定量化を使用して進みます。
      注:漏れ検知溶液の使用は、ソース「非漏れ」を分類することができます。直立ボトルを保持し、インタフェースをカバーするのに十分な漏れ検出器ソリューションを適用します。気泡が形成するために5〜10秒を許可します。
  3. 表面で検出器のプローブ入口を配置コンポーネント・インタフェースの。機器の応答遅れ時間を考慮することに注意しながら、楽器の読み出しを観察しながら、インタフェース周辺に沿ってプローブを移動します。
  4. ゆっくり最大検針が得られるまで漏れが指示されているインターフェイスをサンプリングします。
  5. 約2倍の機器の応答時間(20秒)のために、この最大読み取り位置でプローブ入口を残します。最大観察検針は、百万分率(ppm)500部、レコードより大きく、結果を報告する場合。レポート作成のためのリーク画像を取るクリックしてください。
  6. また、漏れを調べるために、ゆっくりとコンポーネントをスキャンする赤外線撮像装置を使用しています。光ガスイメージング - この方法は、EPAメソッド21中の機器からの漏れを検出するための代替ワーク実践として承認されています。
    1. カメラの電源をオンにし、安定化を可能にします。
    2. レンズカバーを外し、ゆっくりと漏れのためのコンポーネントをスキャンするためにカメラの液晶画面を使用します。
      注:オプティCALガス想像カメラは一般的に高価ですが、漏れのコンポーネントをスキャンするために必要な時間を短縮ありません。高感度モードの使用は、小さな漏れのために必要とされてもよいです。
    3. リークがカメラで検出された場合は、記録映像や報告目的のためのイメージのいずれか。 FFSとその後の定量化のためにリーク位置をマーク。

5.漏洩速度の定量化

注:リーク検出として、または漏洩の在庫が完了した後の同じ時点で完全かもしれ率の定量化をリーク。定量化は、サイトと、漏れのデータを入力した後、新しいリークボタンの下に発生します。ユーザーは、ローカルまたはグローバルな背景を使用するかどうかを選択する必要があります。いずれの場合も、システムは、適切なソレノイドバルブを制御し、タイミングのサンプルを記録します。背景が取られた後、リークが適切リーク捕捉を確実にするために、三回または3方向から定量されるべきです。システムは、3つの測定値を分析し、報告します分散。ユーザーは、(別々の平均)リークデータを保存するキャプチャを繰り返す、または変数としてソースを分類することができます。

  1. サイト訪問を通じて、すべてのリーク定量化で定期的に測定し、記録メタン背景濃度。
    注:これは、拡張空気が近くの漏れのスリップストリームを含んでいてもよい場合にも、同様の領域内及び条件である漏れを別々の背景を取るために非常に重要です。 5.15 - システムの組み合わせリーク分析を以下に説明します。
  2. 任意の識別されたリークを定量化します。サンプルホースとのリークに接近する前には、接地ストラップが地面に接触していることを確認し、問題の項目に、クリップをサンプラー接地クランプをクリップ。 FFSを使用して、連続的に記録サンプル流と試料濃度を含め、そのソースのための3つの連続した​​漏れ率の定量化を得るためにリーク源の領域の周囲に複数の点でサンプリングホースを配置。
  3. プログラムでは、Quantifyのリークボタンを押してください。グローバルまたはローカルバックグラウンドを使用するオプションは、ユーザーにプロンプ​​トが表示されます。
  4. ときに、他の漏れからの汚染の疑いで、常にローカルバックグラウンドを取ります。リーク定量位置にホースで、地元の背景を取るクリックします。一度漏れを定量化するために、ユーザを促すメッセージが表示されますプログラムを完了しました。
    注:プログラムが自動的にローカル背景でサンプリングホースにちょうど入口の後ろにポートにFFSの出口のサンプリング位置を切り替えます。サンプリングホースは、サンプル定量のために使用されると同様の測定位置になければなりません。
  5. recorを繰り返し特に高い周囲風の状態の例でまたは複雑な形状で、プロンプト3回を漏らすdは。
    1. 付加的な定量化の変動が10%を超える場合、分散は漏れ率の機器の誤動作や変動の結果であるかどうかを決定するために調べます。
    2. リークレートの変動の源は、機器の故障が原因である場合は、誤動作の原因を改善し、再定量しました。それ以外の場合は、「変数」としてリークを分類し、疑われる原因を記録します。
  6. 近接またはカバーで囲まれた単一のソースで複数のソースの場合、筐体を使用して漏れ定量化のための単一のソースとして、問題のソース(複数可)を扱います。定量化のこのタイプを実行するためにエンクロージャのタブを使用します。
    1. プラスチックシートまたは組み込まれたいずれかの柔軟な、非透過性の材料で完全に囲いを作る、またはそのようなコンプレッサハウジングとして永久筐体に依存しています。
      注:enclosをUREは、定量装置は、その境界内のコンポーネントから漏れると、エンクロージャ内の意図的-置かビアホール撮影した天然ガスの希釈用または恒久的なエンクロージャ上の既存のベント場所から可能にする任意の天然ガスをキャプチャすることができます。
    2. 任意の天然ガスがエンクロージャから引き出されるように希釈されていると温室効果ガスセンサーからの安定した読み取りを達成することを可能にします。定量サンプリングの持続時間は、エンクロージャ、エンクロージャのサイズに依存するを使用して行きました。
    3. 安定した濃度の読み取りを可能にするサンプリングの持続時間を減少させるために定量化サンプルは希釈空気は、潜在的な漏洩源(S)を横切って流れるように、エンクロージャから引き出されている点を位置づけます
  7. バッグのサンプルが必要な場合は、温室効果ガスセンサーの出口に袋詰め箱の避難サンプルバッグを置きます。以下のための完全な袋のサンプルを確保するために、袋のサンプル、識別番号と、画面上のタイマーを記録するためのソフトウェアを使用して、オフサイトの解析が行われています。

Representative Results

複数FFSが開発され、メタン放出源の多様を定量するために使用しました。二つの主要な研究は、環境防衛基金のヘビーデューティ天然ガス自動車の車輪へのポンプ(PTW)の研究とバーネット協調キャンペーン(BCC)を含みました。 PTWの研究では、大型天然ガス自動車の燃料システム、エンジンのクランクケース、圧縮天然ガスタンク、液化天然ガスのタンク、燃料局装置、ノズル、および他の漏れからのメタン排出量の定量化に焦点を当てました。

(生産、収集・処理、伝送およびストレージとローカル配信)を通じて天然ガスサプライチェーン全体でのメタンの排出量データを収集するために全国から学術・研究施設から一緒に一流の専門家をもたらしたシステムはBCC中に使用された複数のFFS、航空機、車両、および地上ベースの測定の組み合わせ。私たちは自然にメタン排出の直接のソース定量化を行いましたガスコンプレッサーステーションや開発方法論とFFS方式を使用して、貯蔵施設。 FFSの雇用を通じて得られた測定値に関連したバーネットシェールの研究からの結果の一部が提示され、査読会議や科学雑誌70-72で公開されています。

PTWとBCCの両方のために、我々は天然ガスを運んまたは開催バルブ、チューブ/配管、およびその他のコンポーネントを含むサイトのコンポーネントを調査するメタン漏洩検知装置を採用しました。リークが手持ちメタン検出器で検出しました。この手持ち検出器は、バックグラウンドを超えて増加したメタン濃度を識別することにより、漏れ位置の同定を支援します。漏れ位置は、濃度閾値を超えたことを検出した後、研究者は、漏れ率を定量化するためにFFSを使用しました。 FFSリークサンプルはブロワの入口側に取り付けられたホースを介して収集しました。認定爆発PRを通過したサンプルそれはMAFとメタンセンサーを含んでいた配管システムを介して排出されたOOF送風機。 FFSシステムは、システム構成に依存して40〜1500 SCFMから流量でサンプリングすることができました。測定試料の流量及びメタン濃度を用いて、SCFMで漏れ率またはg /時間を算出しました。

校正データ

キャリブレーションのために、一定の流量は、システムを介して確立されました。 LFEの圧力降下は、高圧ポートとLFEに低圧ポートとの間の差圧を測定して得ました。絶対圧力は、差動測定ラインの高圧口から記録しました。較正圧を測定し、合わせた差分/絶対圧力計で記録しました。ハンドヘルドユニットは、2つのモジュール、絶対圧のための1つ、および差圧のための1つを使用します。絶対圧力モジュールは0~30のPSI absoluを測定することが可能でした0.025%の不確実性とTE。差圧モジュールは、0.06%の不確実性と水の0~10インチから測定することが可能でした。ガス試料の温度は、±1.1°Cまたは0.4%の不確実性K型熱電対を使用して前LFEに測定しました。 MAFからの電圧出力は、アナログデータ収集カードを介して記録しました。流量は、送風機の吸気口に可変絞り弁で変化させました。キャリブレーションは、1500 SCFMまでの範囲、様々な流量のためのMAF上で実施しました。

LFEとMAFの両方を通過した空気の一定の流量として、圧力差、試料温度、絶対圧力、およびMAF電圧を同時に記録しました。 LFE、試料温度、絶対圧力を横切る圧力差は、製造業者によって提供される係数を用いてLFEを通る実際の体積流量を計算するために使用しました。実際の体積流量でした標準体積流量に変換します。 図4に示すようにLFEを介して標準体積流量は、MAFから得られた電圧に関連していました。

図4
NISTトレーサブルLFEとMAFの図4. MAF出力信号校正。マルチポイント・キャリブレーション(1.7節1参照)。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。

A最小二乗回帰は、データセット間の相関関係を調べるために、R 2、式の最適係数を決定し、式の回帰統計を計算するためにデータセットについて行きました。方程式を開発した後、LFEを通る流量にMAF電圧を関連付けるために、比較は、実際​​の間になされました速度及びMAFの測定流量を流します。これは図5に示されています。

図5
図5. MAF流量相関。MAF測定された流量は、LFE実際の体積流量に対してプロットした(セクション1.8を参照)。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。

24730 ppmのメタンガスボンベとメタンセンサのキャリブレーションは、 図6に示されている。外部補正が適用された後の実際のメタン濃度からの平均偏差は0.7%でした。外部補正を適用した後の実際のメタン濃度からの最大偏差は1.9%でした。

/54179/54179fig6.jpg "/>
図6.メタンセンサ校正/検証。較正済みガス分割し、NISTトレーサブルのボトルメタンを使用して、メタンセンサーの外部検証(第2節を参照してください)。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。

較正曲線が得られ、適用された後、システム全体の検証は、ガス回収試験を完了することによって行いました。ここでメタンの既知の質量は、MFC較正メタン注入真の質量にシステムによって示される質量間で比較を使用してシステムに注入しました。この手順は、炭化水素の排出量の既知の体積はmeasuremに注入された全流希釈トンネルのキャプチャおよび測定能力を確保するための連邦規則によって要求されるプロパン注射の一般的な方法に基づいていましたENTシステム独立較正装置を用いて、システムの回復能力が確認されます。制御MFCは、メタンに較正しました。 MFCは、純度99.9%のメタンの20及び30 SLPM二流量に設定しました。結果は、140 SCFMのシステム流量は、 表1に示されています。これは、両方の場合において、FFS方式測定値が期待される4.4%の範囲内であったことが示されました。 2測定値の平均誤差は+ 2.2%でした。

MFCの設定値 FFS回復 回復エラー
SLPM SLPM
20 20.3 1.70パーセント
30 30.8 2.7
平均 2.20パーセント

表1 FFS回復結果。二つの異なるシミュレートされたリークレートでのメタン回収をテストします。

フィールドデータ収集で

連続リークソース

図6は、連続的な漏洩源の一例を示す図である。 図7は、4つの別々の領域、広告に分割することができます。背景、接近リーク源、漏洩捕捉、リーク源から後退:これらは、以下の部分を含みます。漏れ定量化は区間c中に発生します。審査時には、同じリークの第二の反復測定は、区間dの後に発生する赤外線カメラから見た図8は、リークを示している- 。左が自然に分散メタンプルームを示している-権利はFFSが漏れ加えて、追加の希釈のすべてを収集していることを示しています空気。

図7
図7.従来の連続リーク様々な測定のセクションを示す連続リークソースタイム・トレース(:背景、B:リークに近づいて、C:平均漏洩速度、D:漏れからの後退を)(セクション5を参照してください。 - 5.6)。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。

図8
。リークの図8.赤外線イメージ -フィッティングと右漏れる- 。同じフィッティングから撮影し/定量化し、リーク(4.6節を参照) この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。

断続的なリークソース
特定のイベントに関連付けられた総質量は濃度 - ティムから入手しました数値積分のアプリケーションを介して電子プロファイル。台形ルールに関連付けられている非効率性のいくつかを回避するために、適応型複合シンプソンの法則を使用しました。この適応直交型の方法は、鋭いバリエーション73の地域で自動ステップサイズの調整を可能にします。

図9は、メタン排出量の間欠的な供給源の一例を示すように収集されたデータの数値積分の必要性は、間欠的なイベントに適用ようにしました。この例では、車両燃料補給イベントのためでした。背景には、150から240秒から425秒から最後まで示されています。この特定のイベントは、単一の液化天然ガス(LNG)タンクの燃料補給のためでした。リーク率は、放出された全質量(を9.5g)を決定するために統合されました。

図9
図9。車両燃料補給イベントから断続的にリーク。断続的に「リーク」のソース(濃度[ppm以下]、希釈流量は[SCFM]、リークレート[グラム/時])(第5章を参照してください)。 の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。この図。

集約されたソース
複数のソースがタイトに近接していると被覆で囲まれたに、圧縮機ユニットを集約して、リーク定量化のための単一のソースとして処理した。 図10は、集約されたソースからのメタン排出量を測定する例を示しています。これらのデータは、時間フィルCNG圧縮機筐体から採取しました。圧縮機ハウジングは、約119分間連続的に測定しました。遭遇した圧縮機ユニットは、変動の少量を表示しました。リークレートとメタン濃度の変化から圧力変動および可変リークによるものでしたコンプレッサーシール。集約されたソースの場合、データは長期間集め、平均漏洩速度を算出しました。

図10
図10.集計の例。CNG圧縮機ハウジング(コンプレッサーとファンをオフ)埋める集約時間から速度、流量、及び濃度データをリーク(5.7節を参照)。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。

Discussion

精度を向上させ、現在の業界の限界を克服するために、我々は、メタンの定量のためのフルフローサンプリング・システム(FFS)を作成しました。研究者らは、北米の多くの場所で、様々な形態でシステムを使用していました。分光法の使用は、C2 +化合物から重大な干渉を排除し、非破壊サンプリング性質は、代替分析オフサイトのためのリークのバッグサンプリングを可能にします。 CNG燃料システム、LNG燃料システム、内燃機関のクランクケース、配管、チューブ、コネクタ、フランジ、圧縮機の吹き出し口、ウェルヘッド部品、水/:代替風ブロックと組み合わせると、システムは以下の項目から正常にかつ正確に定量化メタン排出を持っています油分離タンク、バルブ、天然ガス、よくケーシング、および多数の他の天然ガス関連のコンポーネントによって駆動される空気圧アクチュエータ。システムプラットフォームは、ポータブルオンロードカート、およびオフロード車が含まれていました。消費電力はを使用する必要がありません標準の120 VAC接続を介して発電機や家の電力。しかし、「グリッド」この電力の使用を介してシステムが依然として関心のある部位の周りの移植性のために延長コードと長いサンプリング家と併せて使用することがより高い流量でサンプリングすることができます。現在のバッテリ駆動システムは、グリッドの電力を用いて除去されるバッテリの充電状態の関数としての性能が低下しています。

定期的なキャリブレーションプロトコルが開発され、ユーザ・インタフェースに統合されました。プロトコル1-3は、前の任意の新しいサイト監査または月単位で最小で完了する必要があります。ユーザーが熱心なプロトコルに従わない場合、システムは、排出率の下または過剰レポート、その負のGHG報告の影響を与える可能性があります。プロトコルの主な目的は、コンポーネント粒度でサイト全体の排出量を推定するための正確なシステムを確保することです。統計分析は、新たな排出係数を作成するために使用される場合、各非LEA王コンポーネントも記録されなければなりません。

漏れ検出処理は、ハンドヘルド装置を使用して時間がかかることができます。光ガス撮像カメラの使用が大幅に漏れ検知に要する時間を短縮することができます。カメラは、メタンを含む揮発性有機化合物を測定することが可能でなければなりません。現在市販されているユニットは、毎時約0.8グラムの検出可能な漏洩速度(グラム/時間)に感度を持っており、風の条件に依存しています。撮像装置は、温度に敏感です。必要に応じて温度スケールを調整してください。非常に冷たい蒸気(極低温天然ガス)や過熱蒸気(排気およびその他における蒸気)は、過度のリークとして表示することができます。その後の定量化は、正確に任意の画像化され、リークの実際のリークレートを決定するために従わなければなりません。赤外線カメラの使用は、漏れ検出在庫を減らすが、風の条件に敏感であることができます。強風の条件下で小さいリークがdiffu可能性がありseがより迅速にではなく、発見すること。手持ちメタン検出器との疑いで、常にダブルチェック。

ユーザーフレンドリーなインターフェイスは、FFSの簡単かつ適切な使用を保証します。統合されたユーザーは、議定書に沿ってユーザを支援し、後処理作業を軽減プロンプトが表示されます。漏れ定量化(第5節)完了すると、例えば、平均漏洩速度は、連続的な濃度の少なくとも30秒を用いた計算に基づいており、流量記録は報告されます。ユーザープロンプトは、自動的にグローバルまたはローカルバックグラウンド濃度を使用します。シンプルな画面上の選択は、ソレノイドが動作し、正しい位置についてサンプリングする原因となります。ユーザーは漏れの正確な定量を確保するために、すべての画面上の指示に従ってください。プログラムは、次のために自動的に修正されます:グローバルまたはローカルバックグラウンド;温度;質量流量(二酸化炭素とメタンの修正で空気を想定)。湿度(GHGセンサーから測定)。温度(サームocouple - 周囲条件のための冗長チェック)

測定されたメタン排出率の相対的な不確実性は濃度が近づくバックグラウンド濃度を測定した漏れが重要でない状況を除き±4.4%です。構成要素の不確実性の例を表2に提供されます。

ソース 不確実性(%)
メタンセンサー 1
メタンセンサ較正相関 0.73
メタンガスボトル 1
ゼロ空気ガスボトル 0.1
LFE 0.7
MAF 4
差圧モジュール 0.025
絶対圧力モジュール 0.06 熱電対 0.4
MAF校正相関 0.09
ガス分割器 0.5

表2.コンポーネントの不確実性。システムの不確実性を定量化するために使用される独立成分の不確実性。

全体的に、システムとその方法が正確にさまざまなソースからのメタン排出量を定量化するための努力に有益であることが証明されています。システムは、スケーラブルかつユーザーフレンドリーです。開発したシステムは、±10%74の不確実性と現在の商用システムと比較して、±4.4%の不確実性を持っています。適切なキャリブレーションでは、このシステムは、簡単に完全なバッテリの充電64,74と8 SCFMまでのリークを定量化することができる現在の商用システムに比べ140 SCFMまでのリーク率を定量化することができます。システムは、家の電源への接続が必要ですが、これは詐欺の利点を提供しています現在のシステムよりもはるかに高い一貫したサンプルレートとサンプルレート。現在のシステムの最小検出限界は0.24グラム/時間または3.0×10 -3 SCFMです。ユーザインタフェースは、後処理の必要を減らし、報告努力を低減します。また、レーザーベースのセンサは、複数の分析装置65と試料の直接測定を可能にするリークサンプルに対して非破壊的です。レーザーベースの測定も不正確の追加ソースに貢献し、周囲の小、及び大リーク濃度またはセンサー遷移のための別々のセンサを必要としません。今後の研究は続けたFFSの最適化とそのユーザーインターフェイスに焦点を当てています。さらなる研究は、一貫して最適な測定技術を確保するために、追加のベストプラクティスを開発するために実験的研究データと計算流体力学を結合する行われています。

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Abaco DBX 97 mm  Abaco Performance, LLC http://www.abacoperformance.com/products.htm mass air flow sensor
Ultraportable Greenhouse Gas Analyzer Los Gatos Research http://www.lgrinc.com/analyzers/ultraportable-greenhouse-gas-analyzer/ methane, CO2, and water sensor
3AA20 Fume Exhauster  Daytona http://www.sustainablesupply.com/Dayton-3AA20-Exhauster-Fume-Smoke-p/w267066.htm?gclid=CI2Dm9ffrcgCFUYTHwodyusFRg&CAWELAID=1307486526 blower/dilutor
Eagle II  RKI Instruments http://www.rkiinstruments.com/pdf/eagle2brochure.pdf Handheld detector
MCR 50  Alicat Scientific http://www.alicat.com/ calibrated on methane
Laminar Flow Element, Model Number: Z50MC2-6, Serial Number 707230-Y1 Meriam http://www.meriam.com/product-category/laminar-flow-element/ calibrated on air
K-Type thermocouple Omega http://www.omega.com/
PTE-1 Calibrator Heise http://www.heise.com/products/calibrators/ handheld unit for use with Dressor modules
Model HQS-2  Dresser/Ashcroft http://www.ashcroft.eu/download/data%20sheet/englisch/MODULE_E.pdf absolute pressure module
Model HQS-1  Dresser/Ashcroft http://www.ashcroft.eu/download/data%20sheet/englisch/MODULE_E.pdf differential pressure module
Gas Divider - SGD-710C Horiba http://www.horiba.com/us/en/ calibrated gas divider
Methane (99.9%) Mathenson TriGas http://www.mathesongas.com/ pure methane for gas recovery test
Methane (±1%) 2.5% Mathenson TriGas http://www.mathesongas.com/ high concentration
Methane (±1%) 2,010 ppm Mathenson TriGas http://www.mathesongas.com/ low concentration
Ultra High Purity Nitrogen (UPHN) Mathenson TriGas http://www.mathesongas.com/ 99.9% nitrogent gas
10 Liter Tedlar Bag Dupont http://www.dupont.com/products-and-services/membranes-films/pvf-films/brands/tedlar-pvf-films/uses-and-applications/tedlar-gas-sample-bag-applications.html used for bag samples for alternative gas sampling
PET-7018Z ICP DAS USA http://www.icpdas-usa.com/pet_7018z.html DAQ unit
Edgetech Dew Prime Hyrgrometer Edgetech Instruments http://www.edgetechinstruments.com/moisture-humidity hygrometer for flowbench
Stainless steel Swagelok fittings (1/4 inch) Swagelok https://www.swagelok.com/products/fittings.aspx tee and other fittings
PTFE Tubing McMaster-Carr http://www.mcmaster.com/#standard-hollow-tubing-(made-with-teflon-ptfe)/=z8xrzl tubing for sampling and calibration
FLIR GF 320 FLIR http://www.flir.com/ogi/display/?id=55671 infrared camera
CGA 580 Regulator Airgas http://airgas.com/category/_/N-1z13vaq UHPN regulator
CGA 350 Regulator Airgas http://airgas.com/category/_/N-1z13vaq Methane in nitrogen regulator
Leak detection solution (Snoop) Swagelok https://www.swagelok.com/search/find_products_home.aspx?show_results=Y&item=5e208092-ed6c-4251-9202-ed8a2aae5811 bubble solution for non-leak verification

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories. Intergovernmental Panel on Climate Change. Available from: http://www.ipcc-nggip.iges.or.jp/public/2006gl/ (2006).
  2. Hansen, J. Climate impact of increasing atmospheric carbon dioxide. Science. 213, (4511), 957-966 (1981).
  3. Ramanathan, V., Feng, Y. Air pollution, greenhouse gases and climate change: Global and regional perspectives. Atmos. Environ. 43, (1), 37-50 (2009).
  4. Sims, R. Renewable energy: a response to climate change. Sol. Ener. 76, (1), 9-17 (2004).
  5. Rasmussen, R., Khalil, M. Atmospheric methane in the recent and ancient atmospheres: concentrations, trends, and interhemispheric gradient. J. Geophys. Res. 89, (7), 11599-11605 (1984).
  6. Rasmussen, R., Khalil, M. Atmospheric methane (CH4): Trends and seasonal cycles. J.Geophys.Res. 86, (C10), 9826-9832 (1981).
  7. Etheridge, D., Steele, L., Francey, R., Langenfelds, R. Atmospheric methane between 1000 AD and present: Evidence of anthropogenic emissions and climatic variability. J. Geophys. Res. 103, (D13), 15979-15993 (1998).
  8. Mosier, A. Soil processes and global change. Biol. Fert. Soils. 27, (3), 221-229 (1998).
  9. Shine, K. P., Fuglestvedt, J. S., Hailemariam, K., Stuber, N. Alternatives to the global warming potential for comparing climate impacts of emissions of greenhouse gases. Clim. Chang. 68, (3), 281-302 (2005).
  10. Kruger, D., Franklin, P. The Methane to Markets Partnership: Opportunities for coal mine methane utilization. 11.th. U.S./North American Mine Ventilation Symposium, 3-8 (2006).
  11. Inventory of U.S. Greenhouse Gas Emissions and Sinks:.1990-2013. U.S. Environmental Protection Agency. EPA 430-R-15-004 (2015).
  12. Alvarez, R. A., Pacala, S. W., Winebrake, J. J., Chameides, W. L., Hamburg, S. P. Greater focus needed on methane leakage from natural gas infrastructure. Proc. Natl. Acad. Sci. 109, (17), 6435-6440 (2012).
  13. Pétron, G., et al. A new look at methane and nonmethane hydrocarbon emissions from oil and natural gas operations in the Colorado Denver-Julesburg Basin. J. Geophys. Res. 119, (11), 6836-6852 (2014).
  14. Leaking Profits: the U.S. Oil and Gas Industry can Reduce Pollution, Conserve Resources, and Make Money by Preventing Methane Waste. Natural Resources Defense Council. Available from: http://www.nrdc.org/energy/files/Leaking-Profits-Report.pdf (2012).
  15. Marano, J. J., Ciferno, J. P. Life-cycle greenhouse-gas emissions inventory for Fischer-Tropsch fuels. Energy and Environmental Solution, LLC. Gaithersburg, MD, USA. Report Prepared for the US Department of Energy (2001).
  16. Venkatesh, A., Jaramillo, P., Griffin, W. M., Matthews, H. S. Uncertainty in life cycle greenhouse gas emissions from United States natural gas end-uses and its effects on policy. Environ. Sci. Technol. 45, (19), 8182-8189 (2011).
  17. Hostage, B., Perry, G. Federal notification requirements for releases of oil and hazardous substances. International. Oil. Spill. Conference. Proceedings, (1), 631-634 (1993).
  18. Fujita, E. M., Campbell, D. E. Review of Current Air Monitoring Capabilities near Refineries in the San Francisco Bay Area. Desert Research Institute. Available from: http://www.baaqmd.gov/~/media/Files/Technical%20Services/DRI_Final_Report_061113.ashx (2013).
  19. Bradbury, J., Obeiter, M., Draucker, L., Wang, W., Stevens, A. Clearing the air: Reducing upstream greenhouse gas emissions from US natural gas systems. World Resources Institute. Washington, DC. Available from: http://www.wri.org/sites/default/files/pdf/clearing_the_air_summary_for_policymakers.pdf (2013).
  20. Economic Analysis of Methane Emission Reduction Opportunities in the U.S. Onshore Oil and Natural Gas Industries. ICF International. Available from: http://www.edf.org/sites/default/files/methan_cost_curve_report.pdf (2014).
  21. Inventory of US Greenhouse Gas Emissions and Sinks: 1990-2012. U.S. Environmental Protection Agency. Available from: https://www3.epa.gov/climatechange/Downloads/ghgemissions/US-GHG-Inventory-2014-Main-Text.pdf (2014).
  22. Brandt, A. R., et al. Energy and environment. Methane leaks from North American natural gas systems. Science. 343, (6172), 733-735 (2014).
  23. Allen, D. T., et al. Measurements of methane emissions at natural gas production sites in the United States. Proc. Natl. Acad. Sci. 110, (44), 17768-17773 (2013).
  24. Shorter, J. H., et al. Collection of leakage statistics in the natural gas system by tracer methods. Environ. Sci. Technol. 31, (7), 2012-2019 (1997).
  25. Alvarez, R. A., Pacala, S. W., Winebrake, J. J., Chameides, W. L., Hamburg, S. P. Greater focus needed on methane leakage from natural gas infrastructure. Proc. Natl. Acad. Sci. 109, (17), 6435-6440 (2012).
  26. Kirchgessner, D. A., Lott, R. A., Michael Cowgill, R., Harrison, M. R., Shires, T. M. Estimate of methane emissions from the U.S. natural gas industry. Chemosphere. 35, 1365-1390 (1997).
  27. Howarth, R. W., Santoro, R., Ingraffea, A. Methane and the greenhouse-gas footprint of natural gas from shale formations. Clim. Chang. 106, (4), 679-690 (2011).
  28. Harrison, M. R., Shires, T. M., Wessels, J. K., Cowgill, R. Methane emissions from the natural gas industry. US Environmental Protection Agency. National Risk Management Research Laboratory (1996).
  29. Mix, P. E. Introduction to nondestructive testing: a training guide. John Wiley & Sons. (2005).
  30. Murvay, P., Silea, I. A survey on gas leak detection and localization techniques. J. Loss. Prev Process. Ind. 25, (6), 966-973 (2012).
  31. Chambers, A. Optical Measurement Technology for Fugitive Emissions from Upstream Oil and Gas Facilities Alberta Research Council, CEM P004. 03. CAPP. Calgary, AB. Available from: http://www.ptac.org/projects/199 (2004).
  32. Epperson, D., Barbour, W., Zarate, M., Beauregard, D. Preferred and Alternative Methods for Estimating Fugitive Emissions from Equipment Leaks. Point Sources Committee, Emission Inventory Improvement Program. (Technical Report for Point Source Committee, Emission Inventory Improvement Program) (1996).
  33. Shorter, J. H. Results of tracer measurements of methane emissions from natural gas system facilities. (1995).
  34. Folga, S. M. Natural gas pipeline technology overview. ANL/EVS/TM/08-5 (2007).
  35. Bousquet, P., et al. Contribution of anthropogenic and natural sources to atmospheric methane variability. Nature. 443, (7110), 439-443 (2006).
  36. Howarth, R. W., Santoro, R., Ingraffea, A. Methane and the greenhouse-gas footprint of natural gas from shale formations. Clim. Chang. 106, (4), 679-690 (2011).
  37. Kirchgessner, D. A., Lott, R. A., Michael Cowgill, R., Harrison, M. R., Shires, T. M. Estimate of methane emissions from the U.S. natural gas industry. Chemosphere. 35, 1365-1390 (1997).
  38. Brandt, A., et al. Methane leaks from North American natural gas systems. Science. 343, (6172), 733-735 (2014).
  39. Wigley, T. M. Coal to gas: the influence of methane leakage. Clim. Chang. 108, (3), 601-608 (2011).
  40. Weber, C. L., Clavin, C. Life cycle carbon footprint of shale gas: Review of evidence and implications. Environ. Sci. Technol. 46, (11), 5688-5695 (2012).
  41. Lelieveld, J. Greenhouse gases: Low methane leakage from gas pipelines. Nature. 434, (7035), 841-842 (2005).
  42. Percival, P. Update on "lost and unaccounted for" natural gas in Texas. Basin Oil and Gas. 32, (2010).
  43. Hayhoe, K., Kheshgi, H. S., Jain, A. K., Wuebbles, D. J. Substitution of natural gas for coal: climatic effects of utility sector emissions. Clim. Chang. 54, (1-2), 107-139 (2002).
  44. Karion, A., et al. Methane emissions estimate from airborne measurements over a western United States natural gas field. Geophys. Res. Lett. 40, (16), 4393-4397 (2013).
  45. Peischl, J., et al. Quantifying sources of methane using light alkanes in the Los Angeles basin, California. J. Geophys. Res. 118, (10), 4974-4990 (2013).
  46. Mitchell, C., Sweet, J., Jackson, T. A study of leakage from the UK natural gas distribution system. Energy Policy. 18, (9), 809-818 (1990).
  47. Stephenson, T., Valle, J. E., Riera-Palou, X. Modeling the relative GHG emissions of conventional and shale gas production. Environ. Sci. Technol. 45, (24), 10757-10764 (2011).
  48. O'Sullivan, F., Paltsev, S. Shale gas production: potential versus actual greenhouse gas emissions. Environ. Res. Let. 7, (4), 044030 (2012).
  49. Cathles, L. M., Brown, L., Taam, M., Hunter, A. A commentary on "The greenhouse-gas footprint of natural gas in shale formations" by RW Howarth, R. Santoro, and Anthony Ingraffea. Clim Chang. 113, (2), 525-535 (2012).
  50. Burnham, A., Han, J., Clark, C. E., Wang, M., Dunn, J. B., Palou-Rivera, I. Life-cycle greenhouse gas emissions of shale gas, natural gas, coal, and petroleum. Environ. Sci. Technol. 46, (2), 619-627 (2011).
  51. Jiang, M., Griffin, W. M., Hendrickson, C., Jaramillo, P., VanBriesen, J., Venkatesh, A. Life cycle greenhouse gas emissions of Marcellus shale gas. Environ. Res. Lett. 6, (>3), 034014 (2011).
  52. Hultman, N., Rebois, D., Scholten, M., Ramig, C. The greenhouse impact of unconventional gas for electricity generation. Environ. Res. Lett. 6, (4), 044008 (2011).
  53. Miller, S. M., et al. Anthropogenic emissions of methane in the United States. Proc. Natl. Acad. Sci. 110, (50), 20018-20022 (2013).
  54. Tollefson, J. Methane leaks erode green credentials of natural gas. Nature. 493, (7430), 12 (2013).
  55. Skone, T. J. Role of alternative energy sources: Natural gas technology assessment. NETL Office of Strategic Energy Analysis and Planning. Available from: http://www.netl.doe.gov/energy-analyses/temp/FY12_RoleofAlternativeEnergySourcesNaturalGasTechnologyAssessment_060112.pdf (2012).
  56. Inventory of US Greenhouse Gas Emissions and Sinks: 1990-2009. U.S. Environmental Protection Agency. Available from: https://www3.epa.gov/climatechange/Downloads/ghgemissions/US-GHG-Inventory-2011-Complete_Report.pdf (2011).
  57. Inventory of US Greenhouse Gas Emissions and Sinks: 1990-2010 (EPA 430-R-12-001). US EPA. Available from: https://www3.epa.gov/climatechange/Downloads/ghgemissions/US-GHG-Inventory-2012-Main-Text.pdf (2012).
  58. Inventory of US Greenhouse Gas Emissions and Sinks: 1990-2012. U.S. Environmental Protection Agency. Available from: https://www3.epa.gov/climatechange/Downloads/ghgemissions/US-GHG-Inventory-2014-Main-Text.pdf (2014).
  59. Pétron, G., et al. Hydrocarbon emissions characterization in the Colorado Front Range: A pilot study. J. Geophys. Res (1984-2012). 117, (D4), (2012).
  60. U.S. Environmental Protection Agency Natural Gas STAR Program. Lessons Learned - Directed Inspection and Maintenance at Gate Stations and Surface Facilities, EPA430-B-03-007. U.S. Environmental Protection Agency. Available from: https://www3.epa.gov/gasstar/documents/ll_dimgatestat.pdf (2003).
  61. Picard, D., Stribrny, M., Harrison, M. Handbook For Estimating Methane Emissions From Canadian Natural Gas Systems. Available from: https://www.researchgate.net/publication/265656519_HANDBOOK_FOR_ESTIMATING_METHANE_EMISSIONS_FROM_CANADIAN_NATURAL_GAS_SYSTEMS (1998).
  62. Johnson, K., Huyler, M., Westberg, H., Lamb, B., Zimmerman, P. Measurement of methane emissions from ruminant livestock using a sulfur hexafluoride tracer technique. Environ.Sci.Technol. 282, 359-362 (1994).
  63. Shorter, J. H., et al. Results of tracer measurements of methane emissions from natural gas system facilities. (1995).
  64. Howard, H. M. High flow rate sampler for measuring emissions at process components. US Patent. US5563335A (1996).
  65. Howard, T., Ferrara, T. W., Townsend-Small, A. Sensor transition failure in the high flow sampler: Implications for methane emission inventories of natural gas infrastructure. J.Air Waste Manage.Assoc. 67, 852-862 (2015).
  66. Wu, Y., Carder, D., Shade, B., Atkinson, R., Clark, N., Gautam, M. A CFR1065-Compliant Transportable/On-Road Low Emissions Measurement Laboratory with Dual Primary Full-Flow Dilution Tunnels. ASME. Available from: http://proceedings.asmedigitalcollection.asme.org/proceeding.aspx?articleid=1622304 (2009).
  67. Clark, N. N., Gajendran, P., Kern, J. M. A predictive tool for emissions from heavy-duty diesel vehicles. Environ. Sci. Technol. 37, (1), 7-15 (2003).
  68. Bata, R., et al. The first transportable heavy duty vehicle emissions testing laboratory. SAE. Available from: http://papers.sae.org/912668/ (1991).
  69. Ultraportable Greenhouse Gas Analyzer (CH4, CO2, H2O). Available from: http://www.lgrinc.com/documents/LGR_Ultraportable_GGA_Datasheet.pdf (2015).
  70. Johnson, D., Covington, A., Clark, N. Environmental and Economic Assessment of Leak and Loss Audits at Natural Gas Compressor and Storage Facilities. Energy Technology. 2, (12), 1027-1032 (2014).
  71. Johnson, D., Covington, A. Potential Reduction of Fugitive Methane Emissions at Compressor Stations and Storage Facilities Powered by Natural Gas Engines. ASME. Available from: http://proceedings.asmedigitalcollection.asme.org/proceeding.aspx?articleid=2204975 (2014).
  72. Johnson, D., Covington, A., Clark, N. Methane Emissions from Leak and Loss Audits of Natural Gas Compressor Stations and Storage Facilities. Environ. Sci. Technol. 49, (13), 8132-8138 (2015).
  73. Davis, J. Methods of numerical integration. Courier Dover Publications. (2007).
  74. HI FLOW Sampler Operation and Maintenance. Available from: http://www.mybacharach.com/wp-content/uploads/2015/08/0055-9017-Rev-7.pdf (2015).
メタン排出量の定量化のための設計とフルフローサンプリングシステムの利用(FFS)
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Johnson, D. R., Covington, A. N., Clark, N. N. Design and Use of a Full Flow Sampling System (FFS) for the Quantification of Methane Emissions. J. Vis. Exp. (112), e54179, doi:10.3791/54179 (2016).More

Johnson, D. R., Covington, A. N., Clark, N. N. Design and Use of a Full Flow Sampling System (FFS) for the Quantification of Methane Emissions. J. Vis. Exp. (112), e54179, doi:10.3791/54179 (2016).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter