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Enregistrement W2050601271 · doi:10.1080/15275922.2012.730114

Application of Light Petroleum Biomarkers for Forensic Characterization and Source Identification of Spilled Light Refined Oils

2012· article· en· W2050601271 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Forensics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentification (biology)PetroleumCharacterization (materials science)Oil spillEnvironmental scienceLight crude oilPetroleum engineeringBiochemical engineeringLight sourceComputer scienceComputational biologyEnvironmental chemistryForensic engineeringEngineeringChemistryMaterials scienceNanotechnologyBiologyEcologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Light petroleum biomarkers such as bicyclic sesquiterpanes and diamondoids are ubiquitous components of crude oils and ancient sediments, and are also widely found in intermediate petroleum distillates and many finished petroleum products. These compounds are relatively resistant to biodegradation and light-to-medium evaporation weathering, thus particularly useful in oil-source correlation and differentiation for those cases where the traditional tri- to pentacyclic biomarkers are absent. This work utilized sesquiterpanes and diamondoids for fingerprinting and identification of light oils spilled on water. The gas chromatography/flame ionization detection (GC/FID) analysis and distribution profiles of polycyclic aromatic hydrocarbon (PAHs) and conventional biomarkers suggest that the spilled oils are mixtures of mainly gasoline and light diesel type fuel. Since potential source oil candidates were not available, and a large part of the hydrocarbons in gasoline and diesel co-eluted in chromatographic analysis, it is a challenge to quantify the gasoline and diesel in spill samples. It has been known from previous studies that the bulk concentrations of C14 to C16 sesquiterpanes are in the range of approximately 6,000 to 9,000 μg/g for many light diesel fuels, while little or no sesquiterpanes were detected in gasoline, light kerosene and heavy-end lubricating oils. The target sesquiterpanes in the spilled oil samples were determined to be in quite high concentrations: approximately 4,000 μg/g oil. Therefore, it was estimated that these spilled oil samples consist of approximately half gasoline and half light diesel. To verify the estimation, spilled samples were simulated by mixing a fresh gasoline and a light diesel with a similar carbon range as the spilled oils. Results from comparison of GC/FID chromatograms of the spilled oils with the simulated spill samples are consistent with that obtained from sesquiterpane analysis.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,572

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,196 · 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