論文の概要: Black carbon plumes from gas flaring in North Africa identified from multi-spectral imagery with deep learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06183v1
- Date: Mon, 10 Jun 2024 11:27:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-11 14:17:29.197357
- Title: Black carbon plumes from gas flaring in North Africa identified from multi-spectral imagery with deep learning
- Title（参考訳）: 深層学習による多スペクトル画像から同定された北アフリカにおけるガス火花からの黒色カーボンプラム
- Authors: Tuel Alexandre, Kerdreux Thomas, Thiry Louis,
- Abstract要約: ブラックカーボン (BC) は、ガスフレアを含む多くの人間の活動によって放出される重要な汚染物質エアロゾルである。
以前の研究は、衛星画像から推定されるフレア体積に放射係数を適用することで、BCの排出量を間接的に定量化した。
そこで我々は,2022年に北アフリカ上空のSentinel-2画像に深層学習フレームワークを適用し,ガス火花からのBC排出を検出し定量化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Black carbon (BC) is an important pollutant aerosol emitted by numerous human activities, including gas flaring. Improper combustion in flaring activities can release large amounts of BC, which is harmful to human health and has a strong climate warming effect. To our knowledge, no study has ever directly monitored BC emissions from satellite imagery. Previous works quantified BC emissions indirectly, by applying emission coefficients to flaring volumes estimated from satellite imagery. Here, we develop a deep learning framework and apply it to Sentinel-2 imagery over North Africa during 2022 to detect and quantify BC emissions from gas flaring. We find that BC emissions in this region amount to about 1 million tCO$_{2,\mathrm{eq}}$, or 1 million passenger cars, more than a quarter of which are due to 10 sites alone. This work demonstrates the operational monitoring of BC emissions from flaring, a key step in implementing effective mitigation policies to reduce the climate impact of oil and gas operations.
- Abstract（参考訳）: ブラックカーボン (BC) は、ガスフレアを含む多くの人間の活動によって放出される重要な汚染物質エアロゾルである。
不適切な燃焼は大量のBCを放出し、それはヒトの健康に有害であり、温暖化効果が強い。
我々の知る限りでは、衛星画像から直接BCの放射を観測した研究はない。
以前の研究は、衛星画像から推定されるフレア体積に放射係数を適用することで、BCの排出量を間接的に定量化した。
そこで我々は,2022年に北アフリカ上空のSentinel-2画像に深層学習フレームワークを適用し,ガス火花からのBC排出を検出し定量化する。
この地域のBC排出量は約100万tCO$_{2,\mathrm{eq}}$または100万の乗用車であり、その4分の1以上は10のサイトのみによるものである。
この研究は、石油・ガス事業の気候への影響を低減させる効果的な緩和政策を実施するための重要なステップである、火花からのBC排出の運用モニタリングを実証する。
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