Remote Detection of Submerged Orimulsion with a Range-Gated Laser Fluorosensor
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Bituminous fuels (in the form of water-based emulsions) are increasingly being used as fuel sources in many countries. When spilled in a marine environment, these emulsified fuels initially disperse and then, under certain circumstances, coalesce to become highly adhesive to beaches and shorelines. These fuels may either float or submerge, depending on the salinity of the water into which the spill occurs. Similar situations are known to occur with some conventional heavy fuels, as was the case with the Erika incident off the coast of France. Technologies to detect these neutrally buoyant and/or submerged fuels are urgently needed. The remote detection of submerged oil is a daunting task. The majority of sensors commonly used for the detection of surface oil slicks are of no use for the detection of submerged oil. Environment Canada and the Canadian Coast Guard have recently undertaken a series of bench-scale studies to develop technologies for the real-time remote detection of neutrally buoyant and/or submerged fuels in the marine environment. The unique capabilities of “active sensors” such as laser fluorosensors are being evaluated for the subsurface detection of heavy petroleum products. The detection of submerged Orimulsion by laser-induced fluorescence has been demonstrated at a distance of 81 m (265 feet) in a small test tank. Further experiments are underway to confirm the real-time detection of submerged Orimulsion, initially on the ground, and then through airborne tests.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».