An Ecological Risk Assessment Methodology for Screening Discharge Alternatives of Produced Water
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Previous studies on Ecological Risk Assessment (ERA) of produced water relied on the use of deterministic hydrodynamic models. The assessment was usually carried out in the North Sea context using a model such as the Chemical Hazard Assessment and Risk Management (CHARM), or in the North American context based on the output of a hydrodynamic model such as the Cornell Mixing Zone Expert System (CORMIX). In both these cases, however, probabilistic analysis has not been employed, particularly, to account for uncertainty associated with hydrodynamic models in the ERA study. In fact, it is the hydrodynamic model that has a direct linkage to the selection of the discharge alternatives. Apart from the monitoring purposes, in this article, it is suggested that criteria for evaluating discharge alternatives of produced water in a marine environment might incorporate an awareness of ecological risks by incorporating engineering and toxicological aspects. An ERA methodology consisting of problem formulation, analysis, and risk characterization is discussed in light of evaluating the discharge alternatives. A probabilistic analysis using Latin Hypercube Sampling (LHS)–based Monte Carlo (MC) simulations was employed. A depiction of associated risks for an area comparable to a regulatory mixing zone of typical effluent discharges is presented.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».