Summary

메탄 배출량의 정량화를위한​​ 설계 및 전체 흐름 샘플링 시스템 (FFS)의 사용

Published: June 12, 2016
doi:

Summary

We have designed, developed, and implemented a novel full flow sampling system (FFS) for quantification of methane emissions and greenhouse gases from across the natural gas supply chain.

Abstract

천연 가스의 사용은 틀에 얽매이지 않는 셰일 자원의 증가 발견 및 생산과 성장을 계속하고 있습니다. 동시에, 천연 가스 산업 얼굴 (에너지 정보 관리에있어서, 이산화탄소의 25-84x) 의한 메탄의 비교적 높은 지구 온난화 가능성을 공급망에 걸쳐 메탄 배출 감시를 계속했다. 현재, 다양한 불확실성 다양한 기술 측정하거나 부품 또는 설비 메탄 배출량을 추정하기 위해 존재한다. 현재, 하나는 상용 시스템은 약점을 강조 구성 요소 수준의 배출과 최근 보고서를 정량화 할 수 있습니다.

정확도를 향상시키고 측정의 유연성을 증가시키기 위하여, 우리는, 설계, 개발 및 교통 배출량 측정 원리에 기초하여 메탄 배출 및 온실 가스의 정량 신규 전체 유량 샘플링 시스템 (FFS)를 시행하고있다. 은 FFS는 폭발 방지 송풍기 (들), 질량 기류 센서 (들) (MAF), 열전쌍, 샘플 프로브 일정 부피 샘플링 펌프 레이저 기반 온실 가스 센서 데이터 획득 장치 및 분석 소프트웨어를 구성하는 모듈 시스템 . 사용되는 송풍기와 호스 구성에 의존하는 현재의 FFS는 분당 40 내지 1500 표준 입방 피트 (SCFM) 범위의 유속을 달성 할 수있다. 레이저 기반 센서의 활용이 높은 탄화수소 (C2의 +)의 간섭을 완화합니다. 수증기의 공동 측정은 습도 보정 기능을 제공합니다. 이 시스템은 손으로 그린​​ 카트에 장착되기 사람에 의해 수행되고 이르기까지 다양한 응용 프로그램에 대해 여러 구성으로, 휴대용, 온로드 차량 침대 또는 유틸리티 지형 차량 (UTVs)의 침대에서. FFS는 ± 4.4 %의 상대 불확실성 메탄 배출량을 정량화 할 수있다. FFS는 conventio에서 발생하는 메탄 가스 배출의 정량화, 실제 동작을 입증최종 및 원격 시설을 제공합니다.

Introduction

최근의 보고서는 기후 때문에 인간 활동의 변화 또한 변화가 1 불가피 확인합니다. 기후 변화는 대기의 온실 가스 (GHG) 농도의 증가로부터 발생한다. 이산화탄소 (CO 2)와 메탄이 가장 GHG 기여자이다. CO 2와 메탄은 자연적인 과정과 인간의 활동 (3) 모두에서 발생. 이산화탄소와 메탄의 현재 대기 농도는 각각 메탄 농도는 4-6 년마다 2 %의 비율로 증가하여, 지난 수세기에 걸쳐 31 %, 151 % 증가했다. 메탄과 이산화탄소 배출량의 기후 영향은 메탄이 7 공동 짧은 대기 수명 상대가로 간주 기간에 따라 달라집니다. 메탄의 대기 중 수명은 산화 후 2 8 발생하는 CO하는 12~17년입니다. 메탄의 영향 CO보다 72 배 크다 <sUB>이 20 년 동안 9인치 질량 기준으로, 메탄은 100 년 동안 10 CO 2보다 분위기에 열을 트래핑에 23 배 이상 효과적이다. 메탄과 CO 10 % 2 계정과 전체 미국 (US) 온실 가스 배출량 (11)의 82 %. 인위적 소스의 글로벌 메탄 배출량은 약 60 %이며, 남아있는 천연 소스 (8), (10)이다.

2009 년 생산 웰와 로컬 분배 네트워크 사이 메탄 배출 비 연소 (95 % 신뢰 수준에서 1.9-3.1 %) 총 US 천연 가스 생산의 2.4 %로 12 맞습니다. 비 연소 메탄 배출뿐만 아니라 환경에 유해 할뿐만 아니라 천연 가스 회사 (13)에 큰 비용을 나타낸다. 분석가들은 천연 가스 산업이 때문에 메탄 누출의 연간 $ (2) 억 달러를 초과하고 14 배출에 잃는 것으로 추정된다. 비 연소 배출되어 정식 종목도망자 15을 배출, 16 IED. 도망자는. 공기 (17), (18) 주변에 밸브, 플랜지, 또는 피팅 등의 프로세스 또는 장비에서 가스의 의도하지 않은 방출을 의미 벤트는 장비 또는 작업 공정에서 가스의 의도적 방출을 의미 이러한 공압 액추에이터 (19) 등의 주변 공기에. 육상 석유와 천연 가스 시설에서 비산 배출은 전체 메탄 배출량 (20)의 30 % ~를 차지한다. 2011 년, 미국 환경 보호국 (EPA)은 도망자 메탄 이상 600 만 메트릭 톤 (CO는 100 년 동안 2 -equivalent)에 의해 방출되는 온실 가스의 양을 초과하는 천연 가스 시스템에서 탈출 것으로 추정 모든 미국의 철강, 시멘트, 알루미늄 제조 시설 (21)를 결합했다.

중요한 차이로 인해 관련된 EM의 정확하고 신뢰할 수있는 추정들의 부족으로 천연 가스의 기후 영향의 결정에 존재issions. 그러나, 비산 메탄 배출량을 정확하게 측정하고이 값을보고에서 천연 가스 라이프 사이클 및 추가 연구의 모든 단계에서 발생하는 합의 19 중요한 존재이다. 연구는 크기 19, 22-28의에 의해 최대 12 주문을 다양한 결과 특정 부문에서 비산 배출을보고했다. 인정 산업 기준의 부족과 누출 검출 및 누설 정량의 분야에서 일관된 규칙의 부족은 ± 50 % 29-35만큼 높은 일부 측정 방법의 정확도와 검사 방법 및 장치의 다양한 사용을 가능하게한다. 따라서, 상당한 불확실성도 1. 천연 가스주기 19, 28, 33, 36-39에 걸쳐 방출 비산 메탄의 양에 존재하는 천연 가스의 수명과 관련된 측정 예상 메탄 배출 출판 문헌 변동의 양을 나타낸다 사이클. 그림 1 </stroNG> 총 천연 가스 생산의 비율로 방출되는 평균 발행 비산 메탄 배출량을 보여줍니다. 평균 값이 지정되지 않은 경우 게시 된 범위의 평균 하였다. 23 연구 사이의 표준 편차는 최저 및 최고 값이 96.5 %로 다른과, 3.54이다.

그림 1
그림 1. 도망자 메탄 배출량은. 총 천연 가스 생산 13, 27, 40 ~ 59의 비율로 방출되는 비산 메탄 배출량을 평균 발표했다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

현재 비산 배출 총량 의한 측정 불확실성 및 스케일링 기술을 부분적으로 불분명하다. 정확한 메탄 배출 측정하지 않고, 정책 입안자들은이 문제에 대한 정보를 선택을 할 수 없습니다.포기할, 추적 가스, 시중에서 판매하는 높은 흐름 샘플러 : 현재 문학의 검토는 천연 가스 탈루 배출의 정량화를위한​​ 세 가지 기본 방법을 확인했다.

배깅 방법은 비산 배출원 (60) 주위에 '가방'또는 텐트 형태의 인클로저를 배치하는 것을 포함한다. 배깅 방법의 두 가지 변화가 있습니다. 한 청정 가스의 공지 된 유동 속도 (일반적으로 불활성)을 측정하는 잘 혼합 된 환경을 만들기 위해 인클로저를 통과한다. 평형에 도달하면, 가스 샘플을 백으로부터 수집하여 측정 하였다. 비산 배출 속도는 케이스 (61) 내에 격납하고 정상 메탄 농도 통한 청정 가스의 측정 된 유량이 결정된다. 엔클로저 누출 크기에 따라 누설 률 측정에 필요한 정상 상태 조건에 도달하는데 요구되는 시간은 15 ~ 20 분 사이에 61이다. 배깅 방법가장 접근 요소에 적용될 수있다. 그러나, 비정상적 모양의 구성 요소에 대한 적합하지 않을 수 있습니다. 이 방법 유형은 국지적 인 다른 배깅 기법 보정 배깅로 알려져 큰 3 m / 분 60 6.8 분당 0.28 입방 미터 (m 3 / 분)에서의 크기에 이르는 누출을 측정 할 수있다. 여기에, 알려진 양의 가방은 비산 배출원 주위에 밀봉된다. 비산 배출 속도는 주머니의 팽창에 필요한 시간의 양에 기초하여 계산하고, 표준 상태로 보정된다.

추적 가스 메소드는 비산 소스에 흐르는 측정 추적 가스 농도에 기초한 비산 배출량을 정량화. 일반적으로 사용되는 트레이서 가스 중에서도 헬륨, 아르곤, 질소, 육 불화 황을한다. 비산 배출 속도는 비산 소스 근처 추적 가스의 공지 된 방출 속도의 비로부터 결정되고, 추적 및 fugi의 풍하 농도 측정적인 소스 가스 및베이스 24 풍상. 도망자 방출 속도는 두 소스 (62)에 대해 동일 분산하고 완전한 혼합을 가정에만 유효합니다. 이 추적이 비슷한 속도와 높이에 도망자 소스 근처에 출시한다는 것을 의미하고, 윈드 측정이 잘 혼합 된 깃털에서입니다. 이 방법은 시간을 소비하고 구성 요소 수준 세분화 (63)을 제공하지 않습니다.

시판 대량 샘플링 시스템은 비산 배출량 (64)을 정량화 할 수있는 배낭 안에 포장 된 휴대용 배터리 작동 기기로 구성되어 있습니다. 누설 위치 주변의 공기가 누설되는 가스가 모두 포착되는 것으로 가정 될 수 있다는 것을 충분히 높은 유량으로 1.5 인치 내경 호스를 통해 샘플러로 흡입된다.

샘플 유량 단위 내의 벤츄리 계산된다. 볼륨 (AC)에 의해 메탄 가스 0.05 %의 낮은 농도에 관한메탄 센서 atalyst 농도를 측정하는 데 사용됩니다. 이 센서는 시료 내의 메탄 및 기타 탄화수소로 파괴된다. 체적 5~100% 메탄 농도를 들어, 열 센서가 사용된다. 시스템은 배경 농도 누출 농도 대하여 보정하는 별도의 배경 센서 프로브를 사용한다. 측정이 완료된 후 샘플을 얻어 샘플링 에리어 (64)로부터 대기 중으로 다시 배출된다. 이 방법은 분 당 8 개의 표준 입방 피트 (SCFM)까지 측정 유량의 제한으로 가장 접근 요소에 적용될 수있다. 이 시스템은 시간 당 30 샘플까지 검사 할 수있다. 최근에,이 시스템은 온도 센서 (65)에 접촉 센서로부터의 전이에 관한 다양한 정확도 문제가 밝혀졌다. 또한, 시스템은 정확하게 가스 품질에 기초하는 응답 인자를 적용하는 기체 분획 분석을 요구한다 – 그것은 메탄 아니다특유한. 이 시스템은 널리 사용되어 왔으며 메탄 배출량 (65)를보고 아래에 의해 하향식 및 상향식 (bottom-up) 방법 사이의 불일치에 기인 수 있습니다.

이러한 방법 및 시스템의 제한으로 인해, 새로운 정량화 시스템이 개발되었다. FFS 자동차 배출 가스 인증 66-68에서 사용되는 희석 ​​시스템과 동일한 설계 개념을 사용한다. FFS는 질량 공기 흐름 센서 (MAF) 및 샘플 프로브를 통해 누출 및 희석 공기 샘플을 배출 폭발 방지 송풍기를 공급하는 호스로 구성되어 있습니다. 샘플 프로브는 샘플링 튜브를 통해 레이저 기반 메탄 분석기에 연결된다. 분석기는 CH 4, CO 2, H 2 O의 측정을 위해 공동 향상된 흡수를 사용 분석기는 볼륨을 0 내지 20,000 ppm의 CO 2, 0에서 70,000 ppm으로 H 2 O가 0 % 내지 10 %의 메탄을 측정 할 수있다. 이 구성의 난에 대한 반복 / 정밀 (1 시그마)의 <H 2 O 69 CH 4, <100 ppb의 주식 2, <35 ppm으로 0.6 PPB. 시료를 일정한 체적 비율 스트림에서 도출된다. 이 시스템은 데이터 기록 장치로 계측된다. (2)이 FFS의 개략도를 도시한다. FFS 동작에 앞서, 샘플러 호스의 접지 연결은 시스템이 접지 될 수 있도록하는 표면에 부착된다. 이 호스를 통해 공기 흐름에서 발생할 수 호스의 끝 부분에 정전기를 방출 할 수있는 예방 조치입니다. 데이터 수집 중 스마트 폰, 태블릿, 노트북 컴퓨터에서 발생합니다. 소프트웨어는 데이터를 수집, 처리, 및보고를 위해 개발되었다. (3)는 다음의 프로토콜에 대한 사용자 인터페이스의 간략한 개요를 제공하는 도표.

그림 2
그림 2. FFS 회로도 및 이미지 왼쪽 -. 회로도를 요한다과오른쪽 -. 압축 천연 가스 (CNG) 역 감사 기간 동안 휴대용 FFS 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 3
그림 3. 탐지 및 정량화 프로그램 개요. 단계 및 사용자의 간단한 개요 교정, 복구 테스트를 묻는 메시지 및 정량을 누설. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

Protocol

주 : FFS는 제거 또는 메탄 또는 천연 가스 원의 발화의 가능성을 줄이기 위해 안전을 고려하여 설계되었다. 천연 가스는 5 % 내지 15 %의 체적 농도에 대한 주변 조건에서 가연성이다. 이 시스템은 검사 및 안전 요구 사항을 충족하는 것으로 입증 될 것이다. 수정 또는 시스템과 함께 조작하는 것은 심각한 부상을 입을 수 있습니다. 농림부 1. 교정 참고 : MAF는 국립 표준 기술 연구소 (NIST) 추적 층류 요소 (LFE)에 대한주기적인 교정이 필요합니다. 알려진 LFE에 대해 MAF 교정을 완료하기 위해 프로그램 내에서 교정 도구를 사용합니다. 프로그램은 압력 센서, 습도 센서로부터 필요한 모든 데이터를 수집하고, MAF는 새로운 교정을 만들. 11 점 교정을 완료 할 것을 권장합니다. 교정 나이 이상의 달 경우, 새로운 보정을 완료해야합니다. 이전 교정을 볼 수 있으며,익숙한. 유동 범위는 LFE의 낮은 유량 범위의 25 %보다 큰 것을 보장하기 위해 적절한 크기를 선택 LFE. 농림부의 입구를 확보하는 플로우 벤치에 MAF 연결은 제한 또는 확장 하류 적어도 10 직경이다. 유동 벤치 LFE의 차압 포트에 결합 된 절대 / 차압 측정기를 연결한다. 차압 센서 교정 내에 확인. 상류 LFE 포트에 센서의 하이 사이드 포트를 연결합니다. 에 LFE의 다운 스트림 포트에 센서의 로우 사이드 포트를 연결합니다. 합성 차분 / 절대 압력 측정기의 절대 압력 센서 교정 내에 있는지 확인하고, 차압 센서의 높은 측 단자에 피팅 '티'를 통해 연결한다. 데이터 수집 장치 (DAQ)에 K 형 열전대를 연결합니다. 노점 측정 장치 내에 있는지 확인교정 및 DAQ 공기 스트림에 연결된다. MAF 및 흐름 벤치 신호가 허용 (0-5 볼트)인지 확인하고 MAF 교정을 시작하기 위해 소프트웨어 보정 화면을 사용합니다. 농림부의 예상 범위에 걸쳐 및 LFE의 허용 범위 내에서 11 개의 유속의 흐름을 설정합니다. 콜렉트 교정 데이터 버튼을 클릭하여 1 Hz의 최소 속도로 각 플로우 상태에서 데이터의 30 초 최소를 수집합니다. 주 : MAF 캘리브레이션은 캘리브레이션에 사용 된 LFE 최소 유량의 적어도 25 %에 걸쳐 확인하십시오. 큰 유량을 보정한다 경우 LFE의 최대 유속을 초과하지 않도록, 큰 LFE를 사용한다. 프로세스 교정 데이터 버튼을 클릭하여 보정 소프트웨어를 실행하고 ± 2 % 이상 단일 지점 오류없이 최소한의 전체 오차를 산출 곡선 맞춤을 선택합니다. 온실 가스 분석기 2. 교정 참고 : 온실 가스 항문을yzer는 타사에서 매년 내부적으로 교정되어야한다. 사용자는 외부 교정 또는 검증을 완료하기 위해 소프트웨어 내에서 교정 도구를 사용할 수 있습니다. 교정은 알려진 농도의 병에 가스를 사용합니다. 가스는 침수 프로브 가스 분배기 및 출구에 질소와 혼합된다. 분석기는 공지 된 유량으로 샘플을 섭취하고 값을 기록한다. 11 점 교정 관심의 범위를 완료하는 것이 좋습니다. 프로그램이 자동으로 가스 분배기 내의 가스 농도와 점도 조정한다. 경우 이전-테스트를​​ 필드에 필요 (1 개월 이상 이전의 교정 이상) 외부 검증 또는 교정을 수행합니다. 전원 센서의 입구 포트에 피팅 검증 '티'를 연결 전에 확인 / 교정에 15 분간와의 온실 가스 센서. 확인하고 초 고순도 질소를 사용하는 EPA 프로토콜 또는 NIST 추적 가스를 선택 (UHPN)밸런스 가스 등. (UPHN, 메탄 CGA 350 CGA 580) 승인 레귤레이터를 사용하여 교정 가스 분배기의 구성 요소 포트에 검증 가스 (메탄)를 연결합니다. 단계 2.2의 '티'로 가스 분배기의 출구를 연결합니다. 레귤레이터 노브를 조정하여 게이지 (PSIG) – 구성 요소 가스, 평방 인치 당 약 23 파운드 출구 압력을 설정합니다. 약 19 PSIG에 균형 가스, 출구 압력을 설정합니다. 유동 가스 분배기는 가스 분배기 시료 펌프의 적어도 두 배의 내부 유량의 유량 설정 제어 노브 (현 샘플 펌프 개의 표준 분당 리터 (SLPM) 따라서, 가스 분배기의 출구에서 작동 ) 4 SLPM에서 설정해야합니다. 참고 적절히 적절한 인증을 확인하기 위해 가스 혼합물 시료 프로브 홍수. 단계 2.3의 홍수 프로브 '티'중 순 긍정적 인 흐름을 보장하기 위해 가능한 경우 보조 로타를 사용합니다. 클릭하여 교정을 시작하고 B를 입력(ppm 단위) 성분 가스의 ottle 농도. 0에서 100 % (총 11 점)에 성분 가스의 범위를 선택하기 위해 가스 분배기를 사용합니다. 선형화를 완료하기 위해 가스 분배기의 각 설정에서 30 초 이상 동안 데이터를 수집한다. 새 외부 보정이 적용할지 여부를 선택합니다. 참고 : 확인이 가스 병 농도의 불확실성 (일반적으로 1 ~ 2 %) 내에 통과하면 다음 새 외부 교정 생성 할 필요가 없습니다. 하나 또는 여러 개의 지점 검증 / 메탄의 교정, 이산화탄소, 또는 수증기의 이전 단계를 반복합니다. 3. 전체 시스템 복구 테스트 참고 : 전체 시스템 복구 테스트는 FFS 회복하고 정확하게 교정 가스의 알려진 볼륨을보고하도록 완성된다. FFS에 전원 및 온실 가스 센서를 확인 적어도 15 분에있다. 메탄 – 테스트하는 복구 가​​스를 선택합니다. 적절한에 가스 병을 연결합니다레귤레이터는 약 20 PSIG로 출구 압력을 설정하고. 보정 된 질량 유량 제어기 (MFC)로 가스 병 레귤레이터와 입구에 공급 라인을 연결한다. 샘플링 호스의 입구에 MFC의 출구를 연결합니다. 는 DAQ 소프트웨어의 가스 회수 확인 탭을 선택하고 DAQ에 대한 MFC의 직렬 연결을 연결합니다. 가스 회수 시험을 시작하고 약 30 초 동안 백그라운드 데이터를 기록 클릭 가스 공지 유속이 시간에 입력 될 수있다. 예상 또는 이전 값 (20 SLPM 30 SLPM)에 기초하여 평균 누설 크기로 복구 가​​스의 유량을 설정한다. 회수 가스를 유동 시작하고, 시스템을 30 초 동안 안정화하자. 안정화 후, 기록을 클릭하여 프로그램이 30 초 동안 누설 검증 데이터를 기록 할 수있다. 주 : 공지 된 가스 유량과 회수 된 가스 유량 사이의 오차를 나타내는 리포트를 생성한다 소프트웨어 샘플링이 완료되면.± 4.4 %의 오차 (시스템의 상대적인 측정 불확실성) 허용되지만 타겟 복구 오차 ± 2 %이다. 가스 복구 테스트를 적어도 세 번 반복하고 모든 오류가 허용 범위 내에 있는지 확인합니다. 오류가 4.4 % ± 이상의 경우 어떤 오류에 대한 시스템을 검사합니다. 모든 연결, 유량, 구제 오류를 두 번 확인하고, 반복 3.6-3.2 단계를 반복합니다. 주 : 오류는 공급 라인은 FFS 샘플링 호스 삽입되어 있지 않거나 연결 샘플 피팅에 느슨한이라고 포함 할 수있다. 이전에 (한 달 이내) 완료되지 않은 경우 새로운 MAF 교정 또는 센서 검증이 필요할 수 있습니다. 4. 누출 탐지 감사 참고 : 비산 배출의 각각의 잠재적 원인을 파악하기 위해 사이트 인벤토리를 수행합니다. 재고는 소스 그룹별로 분류 원 (밸브, 플랜지, 펌프 / 압축기, 통풍구 등)의 수 (압축기 건물, 저장 농장을 포함 할 것이다 Vehicle 누설 검출 감사 누설 정량화와 병렬 또는 직렬로 발생할 수있다) 등을 연료 랙. 휴대용 메탄 검출기 또는 광학 가스 촬상 카메라 누출 성분을 검사 할 수있다. 누수 기록 설명 농도 식별되고, 이미지를 촬영하는 경우. 이후 정량 누설을 표시하거나 이때 누수 정량화. 프로그램에서 새 인벤토리 파일을 만듭니다. 재고 및보고 목적으로 (이름, 사이트의 유형 등)에 대한 사이트의 세부 정보를 입력합니다. 날짜, 시간 스탬프 및 GPS 위치는 자동으로 채워집니다. 제로 사용하기 전에 대기에 메탄 휴대용 검출기. 비산 배출의 존재를 액세스 할 수있는 모든 잠재적 인 인터페이스들을 점검 샘플링 프로브 휴대용 메탄 검출기를 이용한다. 프로브 시료 희석액을 최소화하기 위해 표면에 직교 배치 유입구. 참고 : 핸드 헬드 장치의 감도가 5 ppm의 배경 이상인 경우 zeroe을주변 공기에 라. 어떤 접근 할 수없는 소스 또는 집계 소스를 문서화하십시오. 참고 : 액세스 할 수없는 소스가 사이트 운영자의 결정에 따라 안전하게 액세스 할 높이를 벗어 배기 파이프를 포함 할 수있다. 집계 소스는 여러 공압 밸브 매니 폴드에 부착 또는 서비스 상자로 둘러싸인를 포함 할 수있다. 소스 또는 다중 소스가 격납하여 전체적으로 관찰 할 수있는 경우, 소스 집계. 적어도 하나의 입구와 하나의 출구로 인클로저를 사용하여 집계 여러 소스. 인클로저의 경계 내의 모든 소스를 문서화하십시오. 총 샘플과 소스 레이블 및 제 5의 정량을 사용하여 진행합니다. 주 : 누출 감지기 용액의 사용이 소스 '비 누출 "으로 분류 할 수있다. 똑바로 병을 들고, 인터페이스를 커버하기에 충분한 누설 감지기 솔루션을 적용 할 수 있습니다. 거품 형성하기위한 5 ~ 10 초를 허용합니다. 표면에서의 검출 장비의 프로브를 배치 유입구구성 요소 인터페이스. 악기의 지연 응답 시간을 고려 돌보는, 기계 판독을 관찰하면서 인터페이스 주변을 따라 프로브를 이동합니다. 천천히 최대 검침 얻을 때까지 누출 표시된 인터페이스를 샘플링. 약 2 배 기기의 응답 시간 (20 초)이 최대 읽기 위치에 프로브 입구를 남겨주세요. 최대 관측 검침 백만 값 (ppm) 500 부, 기록보다 크고, 그 결과를보고하는 경우. 보고 목적으로 누설 이미지을 클릭합니다. 대안 적으로, 누출 검사 천천히 요소를 스캔하는 적외선 촬상 장치를 사용한다. 광학 가스 이미징 -이 방법은 EPA 방법 (21)에서 장비의 누출을 감지 할 수있는 다른 일 연습으로 승인된다. 카메라의 전원을 켜고 안정화 할 수 있습니다. 렌즈 커버를 제거하고 누출을 천천히 구성 요소를 스캔 카메라 화면을 사용합니다. 참고 : 옵티을CAL 가스 상상 카메라는 통상적으로 고가이지만 누출 부품을 스캔하는데 요구되는 시간을 단축 할. 고감도 모드의 사용은 작은 누출을 요구할 수있다. 누출은 카메라, 하나 기록 비디오 또는보고 목적으로하는 화상 검출됩니다. FFS 후속 정량 누설 위치를 표시합니다. 5. 누설 률 정량화 주 : 누출 검출이나 누수의 재고가 완료된 후 동시에 완료 될 수있다 레이트 정량 누설. 정량 사이트 및 누수 데이터를 입력 한 후 새 누설 버튼에서 발생합니다. 사용자는 로컬 또는 글로벌 배경을 사용할지 여부를 선택해야합니다. 두 경우에서, 시스템은 적절한 솔레노이드 밸브를 제어하고, 샘플 타이밍을 기록한다. 배경이 촬영되면 누설 적절한 누설 캡처를 위해 세 번 또는 세 방향에서 정량화한다. 이 시스템은 세 가지 측정을 분석하고보고 할변화. 사용자는 (별도 평균) 누설 데이터를 저장 캡처를 반복하거나 변수로 소스를 분류 할 수있다. 측정하고 주기적으로 현장 방문을 통해 모든 누설 정량화와 기록 메탄 배경 농도. 참고 :이 팽창 공기 근처 누출의 슬립 스트림을 포함 할 수 있습니다 때 비슷한 영역 내에서 조건하에 누출에 대해 별도의 배경을 높은 중요하다. 5.15 – 시스템의 결합 누수 분석은 아래에 설명되어 있습니다. 확인 된 누수를 정량화. 샘플 호스 누설 접근에 앞서 접지 스트랩은지면과 접촉하는 것을 보장 문제의 항목에 클립을 샘플러 접지 클램프 클립. FFS를 사용하여 연속적으로 기록 된 샘플 흐름 및 시료 농도를 포함하는 소스에 대한 세 개의 연속 누설 률 정량화를 얻을 누설 소스 영역 주위에 복수의 지점에서 샘플링 호스 위치. <l난> 열거 나 송풍기의 흡입에 홍채 관로를 폐쇄하여 용적 유량을 증가 전체 유량을 조정한다. 최대 메탄 농도가 높은 보정 값의 10 % 이내 또는 최소의 메탄 농도가 배경 농도보다 적어도 2 ppm의 높은되도록 덕트 밸브를 조정한다. 프로그램에서 정량화 누출 버튼을 누릅니다. 옵션은 사용자를 묻는 메시지가 표시됩니다 전역 또는 지역의 배경을 사용할 수 있습니다. 때 다른 누출에서 오염의 의심, 항상 지역의 배경을. 누설 정량화 위치에있는 호스, 지역 배경을 클릭합니다. 일단 누출을 정량화하는 사용자를 묻는 메시지가 표시됩니다 프로그램을 완료했다. 주 :이 프로그램은 자동으로 로컬 배경 샘플링 호스 단지 입구 뒤에 포트 FFS의 출구의 샘플링 위치를 전환. 시료의 정량화에 사용 된 바와 같이, 샘플링 호스는 동일 측정 위치에 있어야한다. recor을 반복특히 높은 주변 바람 조건의 경우에 또는 복잡한 형상에 프롬프트 세 번 누출 거라고. 추가 정량화의 편차가 10 % 이상이면, 편차가 누출 율 악기 변동 오작동의 결과인지를 결정하기 위해 조사. 누설 률의 변동의 원인이 장비 오작동으로 인한 경우에는 고장 재 정량의 근원을 해결. 그렇지 않으면, "변수"로 누출을 분류하고 의심되는 원인을 기록합니다. 근접 또는 피복에 의해 둘러싸인 하나의 소스에서 다수의 소스의 경우, 인클로저를 사용하여 누설 정량 단일 소스로 해당 소스 (들)를 처리한다. 정량의이 유형을 수행하기 위해 인클로저 탭을 사용합니다. 플라스틱 시트 또는 혼입하거나 유연한 비 – 투과성 재료로 전체 인클로저를 제조, 또는 압축기 하우징과 같은 고정 케이스에 의존한다. 참고 : enclos을URE는 정량 장치가 범위 내에서 구성 요소에서 누출 및 인클로저에 의도적으로 위 구멍을 통해 캡처 된 천연 가스의 희석 또는 영구적 인클로저에 기존의 벤트 위치에서 허용되는 모든 천연 가스를 캡처 할 수 있습니다. 허용하는 천연 가스가 인클로저로부터 인출되도록하며 GHG 센서로부터 안정된 판독을 달성하기 위해 희석된다. 정량 샘플링 기간은 인클로저를 사용하여 인클로저의 크기에 의존하는 수행. 정상 농도 측정을 허용 샘플링 기간을 감소시키는 정량 시료 희석 공기가 누출 전위 소스 (S)을 가로 질러 흐르도록 인클로저에서 도출되는 점을 놓다 백 샘플이 필요한 경우, 온실 가스 센서의 출구 배깅 상자의 배기 샘플 백을 놓는다. 위한 완전한 백 샘플을 위해 백 샘플 식별 번호와 화면상의 타이머를 기록 소프트웨어를 사용하여오프 사이트 분석을 수행하고있다.

Representative Results

다중 FFS 개발 메탄 방출 원의 다양성을 정량화 하였다. 두 가지 주요 연구 환경 방위 기금의 바퀴 (PTW) 연구에 중장비 천연 가스 차량 펌프와 바넷 협정 캠페인 (BCC)를 포함. PTW 연구는 천연 가스 탱크, 액화 천연 가스 탱크, 주유소 장비, 노즐 등의 누수를 압축 중장비 천연 가스 차량 연료 시스템, 엔진 크랭크 메탄 배출 정량화에 초점을 맞추었다. (생산, 수집 및 처리, 전송 및 저장 및 지역 분포)을 통해 천연 가스 공급망에 걸쳐 메탄 배출량 데이터를 수집하기 위해 전국 각지에서 학술 및 연구 시설에서 함께 최고의 전문가를 가져 시스템이 BCC 중에 사용 된 여러 FFS, 항공기, 차량 및 지상 기반 측정의 조합. 우리는 자연에서 메탄 배출의 직접 소스 정량화를 실시가스 압축기 스테이션 및 개발 방법과 FFS 시스템을 사용하여 저장 설비. FFS의 고용을 통해 얻은 측정에 관한 바넷 셰일 연구 결과의 일부는 제시하고 피어 검토 회의와 과학 저널 70-72에서 출판되었습니다. PTW와 BCC 모두를 위해, 우리는 천연 가스를 운반 또는 유지 밸브, 배관 / 배관 및 기타 구성 요소를 포함한 사이트 구성 요소를 조사하는 메탄 누출 탐지 장비를 사용. 누출은 휴대용 메탄 검출기로 검출되었다. 이 휴대용 검출기는 배경 위의 증가 된 메탄의 농도를 파악함으로써 누설 위치의 식별에 도움. 누설 위치 농도 임계 값을 초과하는 검출 된 후, 연구자들은 누설 률을 정량화하기 위해 사용 FFS. FFS 누수 샘플 송풍기의 입구 측에 연결된 호스를 통해 수집 하였다. 공인 폭발 홍보를 통과 샘플그것은이 MAF 메탄 센서를 포함 배관 시스템을 통해 배출 된 곳 웁 송풍기. FFS 시스템은 시스템 구성에 따라 40 1,500 SCFM의 유속에서 샘플링 할 수 있었다. 측정 시료 유량 메탄 농도 SCFM 또는 g의 누설 율을 사용 / 시간을 계산 하였다. 교정 데이터 교정 일정한 흐름은 시스템을 통해 확립되었다. 에 LFE 가로 지르는 압력 강하는 고압 포트 및 LFE의 저압 포트 사이의 차압의 측정을 통해 수득 하였다. 절대 압력은 차동 측정 라인의 고압 포트에서 기록 하였다. 교정 압력 측정과 결합 된 차동 / 절대 압력 측정기로 기록되었다. 핸드 헬드 장치는 두 개의 모듈, 절대 압력에 대한 하나의 차동 압력을 사용했다. 절대 압력 모듈 0-30 PSI의 압솔뤼를 측정하는 능력이었다0.025 %의 불확실성 테. 차압 모듈은 0.06 %의 불확실성 물 0~10 인치에서 측정하는 능력이다. 샘플 가스의 온도는 ± 1.1 ° C 또는 0.4 %의 불확실성을 가진 K 형 열전대를 사용 전에 LFE 측정되었다. 농림부로부터의 전압 출력은 아날로그 데이터 획득 카드를 통해 기록 하였다. 유속은 송풍기의 입구의 가변 스로틀 밸브를 변화시켰다. 교정은 1,500 SCFM까지 이르기까지 다양한 유량의 MAF에서 수행 하였다. 공기의 일정한 유속 및 LFE MAF, 차압 샘플 온도, 절대 압력 및 MAF 전압을 모두 통과 한 바와 같이 동시에 기록 하였다. 에 LFE 샘플 온도 및 절대 압력에 걸친 압력 차이는 제조자가 제공하는 계수를 사용하여 LFE 통해 실제 체적 유량을 계산하는 데 사용 하였다. 실제 체적 유량이었다표준 체적 유량으로 변환. 도 4에 도시 된 바와 같이, LFE 통해 표준 체적 유량은 MAF로부터 획득 된 전압에 관계한다. NIST의 추적 LFE로 MAF의 그림 4. MAF 출력 신호 교정. 지점 교정 (1 1.7 섹션 참조). 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오. 최소 제곱 회귀 방정식의 최적의 계수를 결정하고, 상기 데이터 세트 사이의 상관을 검사하는 식의 회귀 통계, R 2를 계산하기 위해 데이터 세트에 대해 수행 하였다. 방정식이 개발되면, LFE 통해 유속의 MAF 전압을 연관하기 위하여, 비교는 실제 사이시켰다 유량과 MAF의 측정 된 유량. 이 그림 5에 표시됩니다. 그림 5. MAF 유량의 상관 관계. MAF 측정 유량은 LFE 실제 체적 유량에 대해 도시 (섹션 1.8 참조). 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오. 24,730 ppm의 메탄 가스 실린더 메탄 센서의 교정은도 6에 도시되어있다. 외부 보정이 적용된 후의 실제 메탄 농도의 평균 편차는 0.7 %였다. 외부 보정이 적용된 후 실제 메탄 농도에서 가장 큰 편차는 1.9 %였다. /54179/54179fig6.jpg "/> 그림 6. 메탄 센서 교정 / 검증. 분할 교정 가스 및 NIST 추적 병 메탄 (섹션 2 참조)를 사용하여 메탄 센서의 외부 검증. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오. 검량선이 얻어진 도포 된 후, 시스템 전체의 확인은 가스 회수 테스트를 작성하여 행 하였다. 이는 메탄의 공지 질량 MFC 보정 메탄 및 주입 실제 질량을 시스템에 의해 지시 된 질량 사이의 비교를 사용하여 시스템에 주입 하였다. 탄화수소 배출 알려진 볼륨이 measurem에 주입되는 경우이 절차는 전체 흐름 희석 터널의 캡처 및 측정 능력을 보장하기위한 연방 규정의 코드에 의해 요구되는 프로판 주사의 일반적인 관행에 기반독립적으로 보정 장치 및 시스템의 복구 기능을 사용 ENT 시스템이 검증된다. 제어 MFC 메탄에 보정 하였다. MFC는 20 개의 유속 99.9 % 순수 메탄 30 SLPM 설정 하였다. 결과는 140 SCFM의 시스템의 유량은 표 1에 제시되어있다. 이것은 두 경우 FFS 시스템 측정 값이 예상 4.4 % 이내였다 것으로 나타났다. 두 측정치의 평균 오차는 + 2.2 %였다. MFC의 설정 값 FFS 복구 복구 오류 SLPM SLPM % (20) 20.3 1.70 % (30) 30.8 2.7 평균 2.20 % 두 개의 서로 다른 시뮬레이션 누출 속도에서 표 1. FFS 복구 결과. 메탄 복구를 테스트합니다. 필드 데이터 수집에 연속 누출 소스 도 6은 연속적인 누출 소스의 일례를 도시한다. (7) (4) 분리 된 영역들, 광고들로 분할 될 수도. 누설 소스 누설 캡처 접근하고, 누설 소스로부터 후퇴 배경 : 이들은 다음 부분을 포함한다. 누출 정량화 섹션 C 동안 발생합니다. 검토 결과, 같은 누수의 두 번째 반복 측정 섹션 D 후 발생 도표 8은 적외선 카메라에서 볼 때 누출을 보여줍니다 -. 왼쪽 자연스럽게 분산 메탄 깃털을 보여줍니다 – 오른쪽은 FFS는 누출 및 추가 희석을 모두 수집하는 것을 보여줍니다 공기. <br/> 그림 7. 기존의 누출 다양한 측정 섹션을 보여주는 연속 누출 소스 시간 추적이 연속 (A : 배경, B : 누출 접근, C : 평균 누설 률, D : 누출에서 후퇴) (섹션 5 참조 – 5.6).. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오. . 피팅과 오른쪽 누출 – – 누출 왼쪽 그림 8. 적외선 이미지. 같은 피팅 (4.6 절 참조)에서 촬영 / 정량 누수가 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오. 간헐적 인 누출 소스 특정 이벤트와 관련된 총 질량은 농도 팀로부터 얻은전자 수치 적분의 응용 프로그램을 통해 프로필. 사다리꼴 규칙과 관련된 비 효율성의 일부를 회피하기 위해, 적응 형 복합 심프슨 공식이 사용되었다. 적응 직교 형있어서 급격한 변동 (73)의 영역에 자동 스텝 크기 조정을 허용한다. 도 9는 메탄 배출 간헐적 소스의 일례를 도시 한 바와 같이, 수집 된 데이터의 수치 적분에 대한 필요성은, 간헐 이벤트 적용 예이다. 이 예는 차량 연료 이벤트를했다. 배경 150-240 초에서 425 초에서 말까지 표시됩니다. 이 특별한 이벤트는 하나의 액화 천연 가스 (LNG) 탱크의 연료 보급을 위해이었다. 누설 률이 방출 총 질량 (9.5 g)을 결정하기 위해 통합되었습니다. 그림 9. 차량 – 연료 이벤트에서 간헐적 누출. 간헐적 인 '누출'소스 (농도 [ppm으로, 희석 유량 [SCFM, 누출 속도 [g / 시간). (5 절 참조) 여기를 클릭하십시오이의 더 큰 버전을 볼 수 이 그림. 집계 자료 인해 여러 소스 꽉 근방에있는 그리고 커버로 둘러싸인에, 압축기 유닛 응집시키고 누설 정량 단일 소스로 처리 하였다. 10 집계 소스로부터 메탄 가스 배출량을 측정하는 예를 보여준다. 이 데이터는 시간 충전 CNG 압축기 하우징으로부터 수집 하였다. 압축기 하우징 약 119 분 동안 연속적으로 측정 하였다. 발생하는 압축기 유닛 변동의 적은 양을 표시했다. 누설 률 메탄 농도의 변동으로 인한 압력 변동으로부터 누출 변수했다압축기 실. 응집 된 원본의 데이터를 장시간 동안 수집하고, 평균 누출 율을 산출 하였다. 그림 10. 집계 예. CNG 압축기 하우징 (압축기와 팬을) 기입 집계 시간과 속도, 흐름 및 농도 데이터 누출 (5.7 절 참조). 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

Discussion

정확도를 개선하고 현재 업계의 한계를 극복하기 위해, 우리는 메탄 정량의 전체 유량 샘플링 시스템 (FFS)를 만들었다. 연구자 북미 여러 위치에서 다양한 형태의 시스템을 사용 하였다. 분광기의 사용은 다른 분석 오프 사이트에 대한 누출 가방 샘플링을 허용 C2 + 화합물 및 비파괴 샘플링 자연 상당한 간섭을 제거한다. CNG 연료 시스템, LNG 연료 시스템, 내부 연소 엔진의 크랭크 케이스, 배관, 튜브, 커넥터, 플랜지, 압축기 통풍구, 잘 헤드 구성 요소, 물 / : 다른 바람 블록 시스템이 성공적으로 정확하게 메탄 다음 항목에서 배출량을 정량화 한과 결합 오일 분리기 탱크, 밸브, 천연 가스, 잘 케이스, 그리고 수많은 다른 천연 가스 관련 구성 요소에 의해 구동 공압 액추에이터. 시스템 플랫폼은 휴대용 온로드 카트, 오프로드 차량을 포함했다. 소비 전력의 사용을 요구하지표준 120 VAC 연결을 통해 발전기 또는 집의 전원을 켭니다. 그러나, '격자'전력이 사용을 통해 상기 시스템은 아직 여전히 관심의 특정 사이트 주위 이식성 연장선 긴 샘플링 주택과 함께 사용될 높은 유량으로 샘플링 할 수있다. 현재 배터리 구동 시스템은 그리드 전력을 사용하여 제거되어 배터리 충전 상태의 함수로서 성능이 저하했다.

주기적 교정 프로토콜 개발 및 사용자 인터페이스에 통합되어있다. 프로토콜 1-3 전에 새로운 사이트 감사 또는 매월 최소 완료해야합니다. 사용자가 부지런히 프로토콜을 따르지 않는 경우, 시스템은 배출 속도에 따라 또는 과잉 보고서, 어떤 부정적인 온실 가스보고에 영향을 줄 수있다. 프로토콜의 주된 목적은 부품 단위로 전체 사이트 배출량을 추정하는 정확한 시스템을 보장한다. 통계 분석은 새로운 방출 계수를 생성하는데 사용되는 경우에, 각 비 – 레왕 성분은 또한 기록되어야한다.

누설 검출 처리는 핸드 헬드 장치의 사용과 시간이 소모 될 수있다. 광학 가스 촬상 카메라의 사용은 유의 누출 검출에 필요한 시간을 줄일 수있다. 카메라는 메탄을 포함하여 휘발성 유기 화합물을 측정 할 수 있어야한다. 현재 상업 단위 시간 (g / 시간) 당 약 0.8 그램의 검출 누출 환율 민감도가 바람 조건에 따라 달라집니다. 이미징 디바이스는 온도에 민감하다. 필요에 따라 온도을 조절해야합니다. 매우 추운 증기 (극저온 천연 가스) 또는 과열 증기 (배출 등의 증기) 과도한 누수를 표시 할 수 있습니다. 이후 정량 정확하게 어떤 군데 누수의 실제 누설 률을 결정하기 위해 준수해야합니다. 적외선 카메라의 사용이 크게 누수 탐지 재고를 줄일 수 있지만, 바람 조건에 민감 할 수 있습니다. 높은 바람 조건에서 작은 누출 diffu 수그 자체보다 신속하고 있지 발견 될 수있다. 경우는 의심, 손으로 항상 이중 체크 메탄 탐지기를 개최했다.

사용자 친화적 인 인터페이스는 FFS 쉽고 적절한 사용을 보장합니다. 통합 사용자는 프로토콜에 따라 사용자를 지원하는 후 처리 노력을 감소하라는 메시지가 표시됩니다. 누설 정량 (제 5)를 완료하면, 예를 들어, 평균 누설 률은 연속적인 농도의 적어도 30 초를 사용하여 계산에 기초하여 유량 기록보고한다. 사용자 메시지가 자동으로 전역 또는 지역 배경 농도를 사용합니다. 간단한 화면의 선택은 솔레노이드가 올바른 위치에 대한 운영 및 샘플하게됩니다. 사용자 화면에 모두가 누수의 정확한 정량을 확인하라는 메시지를 따라야한다. 이 프로그램 것입니다 다음을 자동으로 올바른 : 글로벌 또는 로컬 배경; 온도; 질량 유량 (이산화탄소 및 메탄 수정과 가정 공기); 습도 (온실 가스 센서에서 측정) 온도 (칼로리ocouple – 주변 환경에 대한 중복 체크)

측정 메탄 배출 속도의 상대적인 불확실성 농도되었을 배경 농도를 측정 한 누설 비논리적 인 경우를 제외 ± 4.4 %이다. 성분 불확실성의 예는 표 2에 제공된다.

</TR>
출처 불확실성 (%)
메탄 센서 1
메탄 센서 교정 상관 0.73
메탄 가스 병 1
제로 에어 가스 병 0.1
LFE 0.7
MAF 4
차압 모듈 0.025
절대 압력 모듈 0.06
열전대 0.4
MAF 교정 상관 0.09
가스 분배기 0.5

표 2. 구성 요소의 불확실성. 시스템의 불확실성을 정량화하는 데 사용되는 독립적 인 구성 요소의 불확실성.

전반적으로, 시스템 및 방법은 다양한 소스로부터 정확하게 메탄 배출량을 정량화하기위한 노력에 도움이 입증되었습니다. 이 시스템은 확장 가능하고 사용자 친화적이다. 개발 된 시스템은 ± 10 % (74)의 불확실성과 현재의 상용 시스템에 비해 ± 4.4 %의 불확실성을 가지고있다. 적절한 교정으로,이 시스템은 쉽게 전체 배터리가 충전 64,74와 8 SCFM에 누수를 정량화 할 수있는 현재의 상용 시스템에 비해 140 SCFM까지 누출 속도를 정량화 할 수 있습니다. 시스템이 집의 전원 연결이 필요하지만,이 사기꾼의 장점을 제공합니다일관된 샘플 속도와 현재의 시스템보다 훨씬 높은 샘플 레이트. 현재 시스템의 최소 검출 한계는 0.24 g / 시간 또는 3.0×10 -3 SCFM이다. 사용자 인터페이스는 후 처리 요건을 감소보고 노력을 감소시킨다. 또한, 레이저 기반 센서들은 다중 분석기 (65)를 이용하여 시료를 직접 측정 할 수있는 누설 샘플을 비파괴이다. 레이저 기반의 측정은 부정확의 추가 소스에 기여 주변 소형 및 대형 누출 농도 또는 센서 전환을위한 별도의 센서를 필요로하지 않습니다. 앞으로의 연구는 FFS 및 사용자 인터페이스의 지속적인 최적화에 초점을 맞춘다. 추가 연구는 일관성과 최적의 측정 기술을 확보하기 위해 추가 모범 사례를 개발하기 위해 실험 연구 자료 및 계산 유체 역학을 결합하는 진행되고있다.

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

The authors thank the staff of the WVU Center for Alternative Fuels, Engines, and Emissions, including Mr. Zachary Luzader and Mr. Christopher Rowe. The author’s thank the Environmental Defense Fund, the WVU Research Corporation, and the George Berry Foundation for funding the research programs that provided field data and a variety of test conditions under which to use the developed FFS.

Materials

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%) 2010 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

References

  1. Hansen, J. Climate impact of increasing atmospheric carbon dioxide. Science. 213 (4511), 957-966 (1981).
  2. Ramanathan, V., Feng, Y. Air pollution, greenhouse gases and climate change: Global and regional perspectives. Atmos. Environ. 43 (1), 37-50 (2009).
  3. Sims, R. Renewable energy: a response to climate change. Sol. Ener. 76 (1), 9-17 (2004).
  4. 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).
  5. Rasmussen, R., Khalil, M. Atmospheric methane (CH4): Trends and seasonal cycles. J.Geophys.Res. 86 (C10), 9826-9832 (1981).
  6. 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).
  7. Mosier, A. Soil processes and global change. Biol. Fert. Soils. 27 (3), 221-229 (1998).
  8. 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).
  9. Kruger, D., Franklin, P. The Methane to Markets Partnership: Opportunities for coal mine methane utilization. , 3-8 (2006).
  10. 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).
  11. 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).
  12. Marano, J. J., Ciferno, J. P. Life-cycle greenhouse-gas emissions inventory for Fischer-Tropsch fuels. Energy and Environmental Solution, LLC. , (2001).
  13. 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).
  14. Hostage, B., Perry, G. Federal notification requirements for releases of oil and hazardous substances. (1), 631-634 (1993).
  15. 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)
  16. Brandt, A. R., et al. Energy and environment. Methane leaks from North American natural gas systems. Science. 343 (6172), 733-735 (2014).
  17. 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).
  18. 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).
  19. 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).
  20. 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).
  21. 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).
  22. Mix, P. E. . Introduction to nondestructive testing: a training guide. , (2005).
  23. Murvay, P., Silea, I. A survey on gas leak detection and localization techniques. J. Loss. Prev Process. Ind. 25 (6), 966-973 (2012).
  24. 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. , (1996).
  25. Shorter, J. H. . Results of tracer measurements of methane emissions from natural gas system facilities. , (1995).
  26. Folga, S. M. . Natural gas pipeline technology overview. , (2007).
  27. Bousquet, P., et al. Contribution of anthropogenic and natural sources to atmospheric methane variability. Nature. 443 (7110), 439-443 (2006).
  28. 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).
  29. 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).
  30. Brandt, A., et al. Methane leaks from North American natural gas systems. Science. 343 (6172), 733-735 (2014).
  31. Wigley, T. M. Coal to gas: the influence of methane leakage. Clim. Chang. 108 (3), 601-608 (2011).
  32. 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).
  33. Lelieveld, J. Greenhouse gases: Low methane leakage from gas pipelines. Nature. 434 (7035), 841-842 (2005).
  34. Percival, P. Update on “lost and unaccounted for” natural gas in Texas. Basin Oil and Gas. 32, (2010).
  35. 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).
  36. 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).
  37. 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).
  38. Mitchell, C., Sweet, J., Jackson, T. A study of leakage from the UK natural gas distribution system. Energy Policy. 18 (9), 809-818 (1990).
  39. 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).
  40. O’Sullivan, F., Paltsev, S. Shale gas production: potential versus actual greenhouse gas emissions. Environ. Res. Let. 7 (4), 044030 (2012).
  41. 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).
  42. 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).
  43. 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).
  44. Hultman, N., Rebois, D., Scholten, M., Ramig, C. The greenhouse impact of unconventional gas for electricity generation. Environ. Res. Lett. 6 (4), 044008 (2011).
  45. Miller, S. M., et al. Anthropogenic emissions of methane in the United States. Proc. Natl. Acad. Sci. 110 (50), 20018-20022 (2013).
  46. Tollefson, J. Methane leaks erode green credentials of natural gas. Nature. 493 (7430), 12 (2013).
  47. 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)
  48. 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)
  49. 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)
  50. Pétron, G., et al. Hydrocarbon emissions characterization in the Colorado Front Range: A pilot study. J. Geophys. Res (1984-2012). 117 (D4), (2012).
  51. 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)
  52. . 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)
  53. 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).
  54. Shorter, J. H., et al. . Results of tracer measurements of methane emissions from natural gas system facilities. , (1995).
  55. Howard, H. M. High flow rate sampler for measuring emissions at process components. US Patent. , (1996).
  56. 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).
  57. 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).
  58. 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).
  59. 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).
  60. Davis, J. . Methods of numerical integration. , (2007).

Play Video

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).

View Video