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Enregistrement W1977637023 · doi:10.7901/2169-3358-2014-1-285471.1

A Review of Natural Dispersion Models

2014· review· en· W1977637023 sur OpenAlexaff
Merv Fingas

Notice bibliographique

RevueInternational Oil Spill Conference Proceedings · 2014
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueOil Spill Detection and Mitigation
Établissements canadiensSpinal Cord Injury Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDispersion (optics)Water columnRacing slickColumn (typography)MechanicsFlumeTurbulenceMathematical modelOil dropletEnvironmental sciencePetroleum engineeringGeologyMeteorologyMathematicsEngineeringPhysicsFlow (mathematics)StatisticsOil spillOceanographyGeometryOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Natural dispersion occurs when fine droplets of oil are transferred into the water column by wave action or sea turbulence. Depending on oil conditions and the amount of sea energy available, natural dispersion can be insignificant or it can temporarily displace a portion of the oil. Current models predict the amount of oil entering the water column, but do not deal with their stability or how long these droplets stay in the water column. The most commonly-used model is by Delvigne, who carried out experiments in a flume. Delvigne measured the droplets entering the water column using a simplified procedure. These data were then converted to a model to predict the entry of droplets into the water column. Delvigne recommended procedures to calculate the resurfacing of the dispersed droplets but no models have implemented these. A review of the mathematics of this procedure show that the Delvigne model might be adjusted to be more unit consistent and to correctly incorporate oil viscosity. The other models used include the Audunson and Mackay models. These models are also reviewed. The Audunson model is simple and does not incorporate any inputs other than the wind speed. Further, the Audunson model predicts that most slicks will dissipate within a day or a few days. The Mackay model predicts little natural dispersion. Although the Mackay model incorporates a sea state function, the effect of this is not as great as in other models. Several issues have been noted about all natural dispersion models. These are: 1 In all cases natural dispersion models predicted the input of droplets into the water column and suggestions were made about predicting rise and resurfacing, but this important second part was never implemented by anyone,2 The natural dispersion predicted was measured as a temporary phenomenon - that is the instantaneous input of droplets into the water column. The persistence was not measured. The equation was designed to yield only the temporary transport in the water. Later workers assumed that the natural dispersion portion was permanently dispersed, and3 All models over-predict natural dispersion, especially in cases of low sea states.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,009

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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