[論文レビュー] Global Tracking and Quantification of Oil and Gas Methane Emissions from Recurrent Sentinel-2 Imagery

Thibaud Ehret, Aurélien De Truchis+7 more|arXiv (Cornell University)|Oct 22, 2021

Atmospheric and Environmental Gas Dynamics被引用数 33

ひとこと要約

本論文は、再帰的な Sentinel-2 の画像を用いた全球のメタン排出モニタリング枠組みを提示し、1,200を超える石油・ガス関連のプルームを検出・定量化し、 Sentinel-2 の結果を Sentinel-5P および空中データと結びつけて全球的なべき法則の排出分布を確立する。

ABSTRACT

Methane (CH4) emissions estimates from top-down studies over oil and gas basins have revealed systematic under-estimation of CH4 emissions in current national inventories. Sparse but extremely large amounts of CH4 from oil and gas production activities have been detected across the globe, resulting in a significant increase of the overall O&G contribution. However, attribution to specific facilities remains a major challenge unless high-resolution images provide the sufficient granularity within O&G basin. In this paper, we monitor known oil-and-gas infrastructures across the globe using recurrent Sentinel-2 imagery to detect and quantify more than 800 CH4 emissions. In combination with emissions estimates from airborne and Sentinel-5P measurements, we demonstrate the robustness of the fit to a power law from 0.1 tCH4/hr to 600 tCH4/hr. We conclude here that the prevalence of ultra-emitters (> 25tCH4/hr) detected globally by Sentinel-5P directly relates to emission occurrences below its detection threshold. Similar power law coefficients arise from several major oil and gas producers but noticeable differences in emissions magnitudes suggest large differences in maintenance practices and infrastructures across countries.

研究の動機と目的

• 再帰的で高解像度の衛星画像を用いて、石油・ガス由来のメタン排出の全球モニタリングを動機づけ、実現する。
• Sentinel-2 および Landsat-8 の CH4 に感度のある SWIR バンドを用いた自動検出・定量化手法を開発する。
• Sentinel-2 に基づく排出を Sentinel-5P および空中計測と照合し、全球的な排出分布を探究する。

提案手法

• Sentinel-2 および Landsat-8 からの SWIR バンド (B11, B12) でメタンを検出するために Beer-Lambert 法に基づく大気減衰モデリングを適用する。
• 異常検出のためにバンド比の時系列に対して線形回帰により背景メタンフリー・モデルを計算する。
• 外れ値除去と任意の反照率クラスタリングを組み合わせた2段階の背景推定を用いてプルームSNRを改善する。
• バンド比と HITRAN-based A_CH4 を用いて l_leak を最適化してプルームのメタン量を定量化し、IME 法と ERA5 風データを用いて発生源量 Q を推定する。
• Sentinel-2 の結果を Sentinel-5P および空中キャンペーンと統合し、全球的なべき法則排出モデルを構築・検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 再帰的な Sentinel-2 画像は、世界的な石油・ガスインフラからのメタンプルームを検出・定量化できるか？
• RQ2 大規模および小規模排出源に対する Sentinel-2 ベースの検出は、 Sentinel-5P および空中計測とどのように比較されるか？
• RQ3 Sentinel-2、Sentinel-5P、空中キャンペーンのデータを統合する頑健な全球的べき法則関係は存在するか？
• RQ4 主要な石油・ガス地域における検出されたメタンプルームの再発パターンと地理的分布はどのようになっているか？

主な発見

• 47ヶ月にわたって Algeria, Turkmenistan, United States の 92 箇所で 1,202 のメタンプルームを検出。
• プルームの 58% が再発イベントであり、孤立した事象ではなく継続的な排出活動を意味する。
• Sentinel-2、Sentinel-5P、空中データを組み合わせることで全球的なべき法則関係が裏付けられ、Sentinel-2 が中間レンジ (0.1–10 t CH4/h) を補い、Sentinel-5P が ultra-emitters (>25 t CH4/h) を捉える。
• Permian Basin のイベント (2020年夏) を Sentinel-2、Landsat-8、Sentinel-5P、空中データで分析し、16,537±7,146 トン CH4 を得た。開始日 は以前の報告よりも早く推定され、ソース間の合意がある。
• 大規模データセットを作成: 約7,000 サイト、>1,248,621 ピクセル（タイル）を処理し、562,652 km2、10x10 km2 タイル枠組みとタイル別定量を採用。
• 本手法は、全球のメタン排出を追跡し、時間経過に伴う単純なべき法則サマリーで進捗を monitor する実用的な道筋を提供する。