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甲烷指导原则签署报告
• SOCAR 成立了新的能源转型、环境和脱碳 (ETED) 部门，主要目标是将 SOCAR 转型为一家采用可持续商业模式和产品组合的国家能源公司。ETED 部门的战略设计旨在引领 SOCAR 的脱碳计划，并将甲烷减排作为其战略的核心组成部分。 • 为了积极参与公用事业规模的可再生能源 (RES) 项目，SOCAR 成立了新的法人实体 SOCAR Green LLC，该实体与全球领先的能源公司合作，促进大型低碳项目的开发和交付。 • SOCAR 参加了 COP28 并宣布了其减少排放的企业目标。2022 年被定为计算减排目标的基准年。这些目标如下： ⎯ 所有运营设施实现零常规燃烧
2024 年 4 月 2020 年、2021 年和 2023 年空气甲烷羽流测绘研究摘要报告
作为该项目的一部分，CARB 于 2020 年与亚利桑那大学合作，并于 2021 年和 2023 年与 Carbon Mapper 合作，在加州部分地区进行羽流测绘飞行。在这些飞行中，共检测到 502 个甲烷羽流，与来自两个主要行业的 75 个不同运营商建立了 245 份联系：垃圾填埋场和石油和天然气设施。还检测到了来自其他行业的少量羽流，包括奶牛场、堆肥作业、厌氧消化器、炼油厂和热电联产厂，但这些羽流不在本报告的讨论范围内。CARB 工作人员确定了每个甲烷羽流源头的基础设施所有者，并通过 245 份独特的“事件报告”直接与垃圾填埋场和石油和天然气运营商分享了调查结果。运营商被要求通过实地调查（如有必要）确定排放的确切来源，修复排放源（如果可能），并向 CARB 报告他们的发现。运营商对这些事件报告的回应率为 94%。石油和天然气行业运营商通常会在一两天内采取行动，并在两周内对 CARB 做出回应。垃圾填埋场运营商通常会在一两周内采取行动，但许多垃圾填埋场运营商反应迟缓，直到几个月后才分享他们的发现。根据运营商的回应，40% 的事件被归类为“A 类”，这意味着运营商在没有收到 CARB 通知的情况下不知道排放情况，例如部件损坏或故障。12% 的事件报告被归类为“B 类”排放，这意味着检测到的甲烷羽流来自符合监管要求的正常运行产生的排放。27% 的事件被归类为“C 类”，这意味着检测到的羽流与短期维护或施工期间发生的排放有关。其余事件报告中的排放源是运营商在进行现场检查后未发现的（15%）或没有回应（6%）。在所有“A 类”排放情况下，运营商能够停止或修复相关部件并减轻排放源。因此，在约 40% 的已确定案例中，该技术直接支持了甲烷排放的减缓。
白皮书 石油和天然气公司实现近零甲烷排放的六个步骤
一些石油和天然气公司的甲烷排放量已经接近于零，或者正在朝着这个方向大胆迈进。这些领导者正在为石油和天然气行业需要做的事情树立先例。2022 年，石油和天然气气候倡议 (OGCI) 成员报告称，上游运营甲烷总强度（甲烷排放量占天然气生产和销售的百分比）为 0.15%，比全球行业平均水平低 10 倍。美国最大的天然气生产商已经完成了一项全面计划，以相对较低的 3000 万美元成本更换了 9,000 多台天然气驱动的气动设备。这将甲烷排放强度降低了约 70%，并减少了超过 12 ktCH4（300ktCO2e）的绝对排放量。该公司的甲烷排放强度现在低于 0.05%，获得了 MiQ 的甲烷排放 A 级认证。
全局甲烷tracker_documentation -2024版本
IEA对甲烷排放的估计是在IEA的全球能源和气候模型（GEC）的框架内产生的。自1993年以来，国际能源机构（IEA）使用这种大规模的模拟模型提供了中等至长期的能源预测，旨在复制能源市场如何运作并为世界能源前景（WEO）方案生成详细的部门和区域逐区预测。每年更新，该模型由三个主要模块组成：最终能源消耗（涵盖住宅，服务，农业，工业，运输和非能量使用）；能源转化，包括发电和热量，炼油厂和其他转化（例如氢产生）；和能源供应（石油，天然气和煤炭）。该模型的产出包括燃料，投资需求和成本，温室气体排放和最终用户价格的能源流量。
碳捕获并转化为甲烷和甲醇
本报告是由美国政府某个机构资助的工作报告。美国政府及其任何机构、巴特尔纪念研究所或其任何雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，或承担任何法律责任或义务，或保证其使用不会侵犯私有权利。本文中对任何特定商业产品、流程或服务的商品名、商标、制造商或其他方面的引用并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构或巴特尔纪念研究所对其的认可、推荐或支持。本文中表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
NiMo/MgO 催化剂上的甲烷热解
作为甲烷非氧化分解/甲烷热解 (CH 4 ⇌ C + 2 H 2 ) 产生清洁氢气和仅固体碳的有前景的催化剂组合物，研究了 MgO 载体上的镍和钼的组合。在刻意降低 Ni 含量和强金属-载体相互作用的情况下，制备了 7%Ni4% Mo/MgO 和 7%Ni12%Mo/MgO 催化剂以及单金属参比物。在还原状态和甲烷分解试验后，使用 TPR、XRD、TEM、XPS 和拉曼光谱进行结构分析。在 i) 温度斜坡下的固定床反应器中高度稀释的 CH 4 流中和 ii) 在 800 ◦ C 下使用水平反应器在 50% CH 4 /Ar 中研究了催化性能。在两种条件下都观察到了 Mo 和 Ni 的协同相互作用。结果表明，由于Mo含量低，失活与合金偏析有关，而7％Ni12％Mo/MgO样品中单个金属颗粒的Mo/Ni~1组成更稳定，无偏析，从而具有良好的活性和高的碳纳米管产率。
美国能源部甲烷减排措施
甲烷减排技术项目由两个子研究和开发领域组成：(1) 甲烷量化，重点是改进能够检测和测量整个石油和天然气价值链中甲烷排放的技术解决方案的开发；(2) 甲烷减排，涉及开发减少这些排放的新技术解决方案。FECM 的产品组合包括逸散性甲烷排放（即意外释放到大气中的气体和蒸汽）和排放甲烷排放（即作为系统设计的一部分释放的气体），以帮助改善全国各地社区的空气和水质。
机器学习驱动的敏感性分析E3SM土地模型参数的湿地甲烷排放参数
摘要：甲烷（CH 4）是仅次于二氧化碳的第二个最关键的温室气体，占观察到的大气变暖的16-25％。湿地是全球甲烷排放的主要自然来源。然而，生物地球化学模型的湿地甲烷排放估计含有相当大的不确定性。这种不确定性的主要来源之一是源于影响甲烷产生，氧化和运输的各种物理，生物学和化学过程中的众多不确定模型参数。灵敏度分析（SA）可以帮助确定甲烷排放的关键参数，并在未来的预测中实现降低的偏见和不确定性。这项研究为19个选定参数执行SA，负责在能量Exascale Excalesears System Model（E3SM）土地模型（ELM）的甲烷模块中进行关键生物地球化学过程。这些参数对各种植被类型的14个FluxNet-CH 4位置检查了各种CH 4通量的影响。鉴于基于全球差异的SA所需的大量模型模拟，我们采用机器学习（ML）算法来模仿ELM甲烷生物地球化学的复杂行为。mL使计算时间从6个CPU小时显着缩短到0.72毫秒，从而实现了降低的计算成本。我们发现，尽管明显的季节性变化，但与CH 4产生和扩散相关的参数通常呈现出最高的敏感性。这是一个范围，用于使用参数校准进一步改善模拟排放，并采用高级优化技术（例如贝叶斯优化）。比较了来自扰动参数集的模拟排放与FluxNet-CH 4观察结果表明，与默认参数值相比，每个站点可以实现更好的性能。
关于空气大会的空气质量和气候的观点：甲烷和臭氧
•模型的传播对于臭氧峰值而言比年平均水平更为重要，强调了对多模型方法的需求•整体结论正在融合：从全球模型中获得的年度平均值可能适用于A. Colette的臭氧峰会结果，如20.04.2023，to to to to https://policy.atmosphere.copernicus.eu/reports/cams2_71_2021sc1sc1-1_d4.1.1.1-2022p2_aqprojections_202211_v1.v1.1.1.pdf