A Micrometeorological Technique to Monitor Total Hydrocarbon Emissions from Landfarms to the Atmosphere
Notice bibliographique
Résumé
Landfarming is used to treat petroleum hydrocarbon-contaminated soils and a variety of waste streams from industrial operations. Wastes are applied to a soil surface and indigenous soil microorganisms utilize the hydrocarbons in the applied waste as a carbon source for metabolism, thereby biodegrading the applied material. Concerns have been expressed that abiotic losses, such as volatilization, play a significant role in hydrocarbon reduction within the soil. To assist in better defining atmospheric releases of total hydrocarbons from landfarms treating petroleum hydrocarbons, a flux gradient micrometeorological approach was developed and integrated with a custom-built total hydrocarbon detector, and a novel air sampling system and averaging algorithm. The micrometeorological technique offers unobtrusive spatially averaged real-time continuous measurements, thereby providing a time history of emissions. This provides opportunities to investigate mechanisms controlling emissions and to evaluate landfarm management strategies. The versatility of the technique is illustrated through measurements performed at a remote landfarm used to treat diesel fuel-contaminated soil in northern Ontario and during routine operations at two active refinery landfarms in southwestern Ontario.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».