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Enregistrement W2181180697 · doi:10.1080/10962247.2015.1100693

Characterization of PM<sub>2.5</sub> and PM<sub>10</sub> fugitive dust source profiles in the Athabasca Oil Sands Region

2015· article· en· W2181180697 sur OpenAlex
Xiaoliang Wang, Judith C. Chow, Steven D. Kohl, Kevin E. Percy, A.H. Legge, John G. Watson

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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of the Air & Waste Management Association · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensCumulative Environmental Management Association
Organismes subventionnairesWood Buffalo Environmental Association
Mots-clésOil sandsSoil waterEnvironmental chemistryEnvironmental scienceSulfateParticulatesCarbon fibersTotal organic carbonMineralogyTailingsInorganic ionsOrganic matterIsotopes of nitrogenChemistryNitrogenSoil scienceIonAsphalt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: Geological samples were collected from 27 representative locations in the Athabasca Oil Sands Region (AOSR) in Alberta, Canada. These samples were resuspended onto filter substrates for PM2.5 and PM10 size fractions. Samples were analyzed for 229 chemical species, consisting of elements, ions, carbon, and organic compounds. These chemical species are normalized to gravimetric mass to derive individual source profiles. Individual profiles were grouped into six categories typical of those used in emission inventories: paved road dust, unpaved road dust close to and distant from oil sand operations, overburden soil, tailings sands, and forest soils. Consistent with their geological origin, the major components are minerals, organic and elemental carbon, and ions. The sum of five major elements (i.e., Al, Si, K, Ca, and Fe) and their oxidized forms account for 25-40% and 45-82% of particulate matter (PM) mass, respectively. Si is the most abundant element, averaging 17-18% in the Facility (oil sand operations) and 23-27% in the Forest profiles. Organic carbon is the second most abundant species, averaging 9-11% in the Facility and 5-6% in the Forest profiles. Elemental carbon abundance is 2-3 times higher in Facility than Forest profiles. Sulfate abundance is ~7 times higher in the Facility than in the Forest profiles. The ratios of cation/anion and base cation (sum of Na+, Mg2+, K+, and Ca2+)/nitrogen- and sulfur-containing ions (sum of NH4+, NO2-, NO3-, and SO4(2-)) exceed unity, indicating that the soils are basic. Lead (Pb) isotope ratios of facility soils are similar to the AOSR stack and diesel emissions, while those of forest soils have much lower 206Pb/207Pb and 208Pb/207Pb ratios. High-molecular-weight n-alkanes (C25-C40), hopanes, and steranes are more than an order of magnitude more abundant in Facility than Forest profiles. These differences may be useful for separating anthropogenic from natural sources of fugitive dust at receptors. IMPLICATIONS: Several organic compounds typical of combustion emissions and bitumen are enriched relative to forest soils for fugitive dust sources near oil sands operations, consistent with deposition uptake by biomonitors. AOSR dust samples are alkaline, not acidic, indicating that potential acid deposition is neutralized. Chemical abundances are highly variable within emission inventory categories, implying that more specific subcategories can be defined for inventory speciation.

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)0,003
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 enseignants0,409
Score d'incertitude au seuil0,415

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,219 · 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