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.
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。
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の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<sUB> 2 20年間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 </stroNG>総天然ガス生産のパーセントとして放出された平均公開逃亡メタン排出量を示しています。平均値が与えられなかった場合は公開範囲の平均をとりました。 23の研究間の標準偏差は、最低と最高値は96.5%だけ異なると、3.54です。
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を定量化するための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を測定することができる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. 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.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。
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 | </TR>
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。
The authors have nothing to disclose.
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.
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