Discriminatory Analysis of Discharged Gas and Heavy Oils in the Sea
Notice bibliographique
Résumé
Gas and heavy oils discharged into the sea were discriminated using gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS), gas chromatography (GC-FID) and infrared spectroscopy (FT-IR). The GC-MS focused on the determination of the biomarkers, such as hopanes, norhopanes and triaromatic steranes, which were detected from heavy oil, but were hardly observed from gas oil. The discriminative analysis using GC-FID of the methylnaphthalenes showed a discrimination with a ratio of ((2-methylnaphthalene)+(1-methylnaphthalene))/tridecane. The ratios for the gas oils were less than 1.0, but those for the heavy oils were 1.0 or higher. These oils were distinguished in comparison to the FT-IR data from three peaks at 811, 742 and 723 cm -1 which were assigned to the CH bending modes for 2 and 4 hydrogens and a methylene framework, respectively. The order for the heavy oil was 723 < 742 < 811 cm -1 , while that for the gas oil was 742 < 811< 723 cm -1 . Moreover, the absorption intensity at 1603 cm -1 for the heavy oil was higher than that for the gas oil. An absorption at 475 cm -1 (out-of-plane ring vibration) was also observed for the heavy oil, but not for the gas oil. In combination of the GC results with the FT-IR, 2-methylnaphthalene and 1-methylnaphthalene were contained in greater amounts in the heavy oil than in the gas oil, which were derived from the light cycle oil. Thus, the heavy oils discharged from ships and drifted on the seashore were discriminated from the original heavy oils and the gas oils. Key words : Heavy oil, Gas oil, Identification, Methylnaphthalene, Hopane
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».