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Enregistrement W2049886807 · doi:10.4043/22126-ms

Behavior of Oil Spills in Ice and Implications for Arctic Spill Response

2011· article· en· W2049886807 sur OpenAlexaboutno aff
David Dickins

Notice bibliographique

RevueOTC Arctic Technology Conference · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueOil Spill Detection and Mitigation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil spillSea iceEnvironmental scienceArcticArctic ice packLead (geology)BoomOceanographyGeologyEnvironmental protectionEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The paper reviews the history of research into the behavior spills in ice covered waters and documents our current state of knowledge, drawing on the findings from a number of milestone field experiments conducted over the past 40 years. In particular the paper focuses on the unique aspects of spill behavior in different ice regimes that can both hinder and benefit spill response, depending on the timing and type of release. With increasing interest in exploiting Arctic oil resources, the knowledge base summarized in this paper can be used to identify priority topics for future research and development. There is an extensive background of research into all aspects of Arctic spill response and our level of understanding is extremely good in many areas, such as understanding how close pack ice contains the oil from spreading, how oil trapped in the ice through the winter is maintained in a fresh state, and how trapped oil is exposed on the ice surface in the spring. Key observations from large-scale field experiments are that the natural containment, reduced wave action and slower weathering in the presence of significant ice cover, can greatly extend the windows of opportunity and effectiveness for response operations such as burning and dispersant application. These benefits are not experienced with traditional response options relying on boom and skimmer systems where ice interference severely reduces the recovery effectiveness. Future advances in our ability to respond to spills in ice will require a new approach to permitting experimental spills. The record shows that it is entirely possible to plan and execute experiments safely with no harm to the environment. Continued regulatory intransigence could jeopardize industry's ability to develop credible and effective contingency plans to permit future Arctic exploration and development activities. Introduction and Background The issue of oil spill clean-up in ice continues to grow in importance as exploration drilling outside of the traditional summer open water period becomes more and more technically feasible with advanced marine technology supported by active ice management and capable vessels. Exploiting this capability requires the operator to prepare a credible oil discharge contingency plan that covers the possibility (regardless of how remote) that a late-season blowout could lead to large volumes of oil trapped under moving ice and potentially drifting unrecovered through the winter. This is a fundamental issue that is now being considered through governmental hearings and commissions in the US and Canada prompted by the 2010 Deepwater Horizon incident. In order to understand the challenges of dealing with this scenario, it is important understand the different processes governing the likely behavior of oil in a variety of ice conditions and to assess our current state of knowledge in this area.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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