Dynamically Coupled 3D Pollutant Dispersion Model for Assessing Produced Water Discharges in the Canadian Offshore Area
Notice bibliographique
Résumé
Produced water is the contaminated water that is brought to the surface in the process of recovering oil and gas. On the basis of discharge volume, this type of contaminated water is the largest contributor to the offshore waste stream. Modeling studies of large amounts of wastewater discharge into offshore areas have helped in the understanding of pollutant dispersion behaviors in marine environments and in further evaluating the potential environmental effects resulting from produced water discharges. This study presents an integrated three-dimensional (3D) approach for the simulation of produced water discharges in offshore areas. Specifically, an explicit second-order finite difference method was used to model the far-field pollutant dispersion behavior, and this method was coupled with the jet-plume model JETLAG with an extension of the 3D cross-flow conditions to simulate the near-field mixing processes. A dynamic coupling technique with full consideration of the interaction between the discharged fluids and receiving waters was employed in the model. A case study was conducted on the Grand Banks of Newfoundland, Canada. The field validation of the modeling results was conducted for both the near-field and far-field dispersion processes, and the modeling results were in good agreement with the field observations. This study provides an integrated system tool for the simulation of complex transport processes in offshore areas, and the results from such modeling systems can be further used for the risk assessment analysis of the surface water environment.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».