State of the Art of Remediation for Petroleum Industries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The practice of environmental remediation itself has evolved from the 1980s and continues to evolve today. There is an increased level of awareness of the applicability and limitations of various remediation technologies. In the last decade, there has been significant improvement of remediation technologies from the early containment techniques to today's very aggressive site closure techniques. Many new and innovative technologies have been introduced to develop faster and more cost effective solutions for the petroleum industries. The sources of contamination from different areas of the petroleum industry will be discussed: EXPLORATION AND PRODUCTION REFINING TRANSPORTATION AND PIPELINES DEPOTS AND TERMINALS SERVICE STATIONS / USTS The contamination from these areas of petroleum industry will be presented including: contaminated soil and groundwater impacts, crude petroleum sludge, brines and drilling soil and artificial drilling additives. This paper will review the evolution of remediation technologies in the United States from the 1990s to the present time. The technologies that will be presented will include the following: Soil. Soil excavation, ex-situ and in-situ soil stabilization and solidification, soil capping, thermal treatment (on site and in-situ), soil washing, soil oxidation, bio-pile and bioremediation. Groundwater. Pump and treat, air sparging, soil vapor extraction (SVE), vacuum enhanced recovery, in-situ oxidation, thermal treatment and bioremediation. Selected case studies utilizing several of these remediation technologies will be presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,006 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».