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Enregistrement W2095268766 · doi:10.1039/c1em10620a

Forensic fingerprinting and source identification of the 2009 Sarnia (Ontario) oil spill

2011· article· en· W2095268766 sur OpenAlex
Zhendi Wang, Chun Yang, Zeyu Yang, Jianmeng Sun, Bruce P. Hollebone, Carl E. Brown, Mike Landriault

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.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Monitoring · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiesel fuelHydrocarbonEnvironmental chemistryGas chromatographyPetroleumChemistryEnvironmental scienceChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a case study in which integrated forensic oil fingerprinting and data interpretation techniques were used to characterize the chemical compositions and determine the source of the 2009 Sarnia (Ontario) oil spill incident. The diagnostic fingerprinting techniques include determination of hydrocarbon groups and semi-quantitative product-type screening via gas chromatography (GC), analysis of oil-characteristic biomarkers and the extended suite of parent and alkylated PAH (polycyclic aromatic hydrocarbon) homologous series via gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS), determination and comparison of a variety of diagnostic ratios of "source-specific marker" compounds, and determination of the weathering degree of the spilled oil, and whether the spilled oil hydrocarbons have been mixed with any other "background" chemicals (biogenic and/or pyrogenic hydrocarbons). The detailed chemical fingerprinting data and results reveal the following: (1) all four samples are mixtures of diesel and lubricating oil with varying percentages of diesel to lube oil. Both samples 1460 and 1462 are majority diesel-range oil mixed with a smaller portion of lube oil. Sample 1461 contains slightly less diesel-range oil. Sample 1463 is majority lubricating-range oil. (2) The diesel in the four diesel/lube oil mixture samples was most likely the same diesel and from the same source. (3) The spill sample 1460 and the suspected-source sample 1462 have nearly identical concentrations and distribution patterns of target analytes including TPHs, n-alkane, PAHs and biomarker compounds; and have nearly identical diagnostic ratios of target compounds as well. Furthermore, a perfect "positive match" correlation line (with all normalized ratio data points falling into the straight correlation line) is clearly demonstrated. It is concluded that the spill oil water sample 1460 (#1, from the water around the vessel enclosed by a boom) matches with the suspected source sample 1462 (#3, from the vessel engine room bilge pump). (4) From the n-alkane and PAH analysis, it appears that the oil in the spill sample 1460 is slightly more weathered in comparison with sample 1462. The minor differences in fingerprints of two samples were most likely caused by weathering effects. (5) Sample 1461 (#2, from the vessel engine room bilge) and sample 1463 (#4, from the vessel bilge waste collection tank) demonstrated significantly different fingerprints and diagnostic ratios of target compounds from that of spill sample 1460. This was caused most likely by percentages of diesel to lube oil in these two samples different from that in spill sample 1460.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,284
Score d'incertitude au seuil0,481

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,186 · 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