Risk Characterisation and Effects Monitoring Used to Evaluate Cost/environmental Benefit of Installing Improved Produced Water Treatment Technology on the Ekofisk Field (North Sea)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Norway has since 1998 developed a policy based on the "Zero Harmful Discharge" principle regulating the discharges of produced water (PW) based on the potential environmental effects of its components. A challenge linked to this policy is to assess the risk for the marine environment associated to the main components in the discharges. This risk characterisation will ultimately determine the measure to be implemented on a platform such as chemical substitution, installation of additional PW cleaning technology. A second challenge is to document the environmental benefits of the selected technology in a "Zero harmful impact" perspective. This implies that environmental monitoring tools that can be applied in field and for which enough knowledge are available to conclude on the impact level. These challenges were addressed for the Ekofisk field where additional PW cleaning technology has been installed in order to meet the "Zero Harmful Discharge" objective. A joint industry project was launched to document the environmental benefit of the technology selected based on novel monitoring techniques. Blue mussel and cod were exposed to realistic concentrations of produced water from the Ekofisk field in controlled short and long term experiments to establish exposure and effect concentration threshold levels for a series of responsive biomarkers. These biomarkers were thereafter applied in field monitoring before and after implementation of improved PW treatment technology at the field. The monitoring confirmed a reduction of the environmental footprint measured by biomarkers together with a reduction in discharge of oil in PW. This environmental footprint is seen as individual effect in a limited area, smaller than the predicted risk area. The results confirm the value of bio-monitoring tools for assessing environmental impact linked to PW discharges, but also the conservatism built in the environmental risk management tool in use in Norway as a decision tool for selecting measures based on a cost-environmental benefit approach.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».