Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dispersant application is becoming considerably more utilized as a tool inthe response toolbox at oil spills. The primary application tool in the pasthas been through aircraft. While aircraft application is extremely effective, boat application can be efficiently utilized as an additional tool for deliveryof dispersant. This paper discusses the potential use and awareness for boatapplication of dispersant. Introduction Dispersant use on offshore oil spills has become increasingly more common asa tool to combat the spread of oil spills. Traditionally, here in the United States, oil companies have looked toward aerial application of dispersants. Theuse of aircraft is a valuable tool in the ongoing fight of oil spills andshould never be overlooked. Boat application of dispersants will not replaceaircraft spraying. Boat application should be considered as another toolavailable to qualified individuals (QI), the incident commander (IC), theresponsible party (RP), and the spill management team (SMT) of the oil ortransportation company, or the federal and state government that gets involvedin the task of mitigating the affects of an oil spill. Boat Spray Application of Dispersant Dispersant use in approved locations is not the topic in this paper. Thegovernment has well defined avenues for approving the use of dispersant. Itshould be noted that any use of any chemical in the response to an oil spillmust have complete authorized approval prior to any application. The Oil Pollution Act of 1990 (OPA 90) has had a tremendous impact on oil, transportation, storage and response companies and in the short decade since1989, the United States has seen an unsurpassed effort of the buildup ofresponse equipment, primarily containment, and mechanical recovery equipment. Interestingly enough, the primary dispersant delivery system in the Gulf of Mexico (GOM) was available to QI's, IC's, SMT's, and RP's and was in operationprior to OPA 90.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».