An Integrated Subsurface Modeling and Risk Assessment Approach for Managing the Petroleum-Contaminated Sites
Notice bibliographique
Résumé
Soil and groundwater contamination can lead to a variety of impacts and risks to the communities. Identifications of management schemes with sound environmental and socio-economic efficiencies is desired. In fact, before any decisions regarding site remediation actions can be made, three major questions may have to be answered. They include "What happened underground, and what will happen in the future under the given remediation scenarios?," "Are there specific risks on the surrounding community?" and "What remediation alternatives are suitable for the site?" In this study, an integrated subsurface modeling and risk assessment method for petroleum-contaminated site management is proposed. It incorporates multi-phase flow multi-component transport modeling and ELCR-based human health risk assessment into a general framework. The proposed method is applied to a case study within a western Canada context for identifying effective management schemes with improved environmental and socio-economic efficiencies. Given conditions at the study site, six remediation alternatives based on combinations of several technologies are recommended, with the provision of analyses for equipment/manpower requirements, system designs, operations, efficiencies, and costs. These alternatives can be categorized into two groups: hybrid ex situ and in situ remediation approaches, and integrated in situ remediation approaches. This study is a new attempt that integrates issues of subsurface-contamination simulation, risk assessment, and site remediation for a real-world problem within a general research framework. The research outputs are directly useful for the industry to gain insight of the site and to make decisions of the relevant remediation actions.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».