Forensic Fingerprinting of Biomarkers for Oil Spill Characterization and Source Identification
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.
Notice bibliographique
Résumé
Biomarkers are one of the most important hydrocarbon groups in petroleum. Biomarkers can be detected in low quantities (ppm and sub-ppm level) in the presence of a wide variety of other types of petroleum hydrocarbons by the use of the gas chromatography/mass spectrometry (GC/MS). Relative to other hydrocarbon groups in oil such as alkanes and most aromatic compounds, biomarkers are more degradation-resistant in the environment. Furthermore, biomarkers formed under different geological conditions and ages may exhibit different biomarker fingerprints. Therefore, chemical analysis of biomarkers generates information of great importance to environmental forensic investigations in terms of determining the source of spilled oil, differentiating and correlating oils, and monitoring the degradation process and weathering state of oils under a wide variety of conditions. This article briefly reviews biomarker chemistry, biomarker characterization and quantification, biomarker distributions, weathering effects on biomarker composition, bicyclic biomarker sesquiterpanes and diamondoids, diagnostic ratios and cross-plots of biomarkers, unique biomarkers, application of biomarker fingerprinting techniques for spill source identification, and application of multivariate statistical analysis for biomarker fingerprinting.
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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) | 0,000 | 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 découle