Characterization and Analysis of Liquid Waste from Marcellus Shale Gas Development
Notice bibliographique
Résumé
Hydraulic fracturing of shale for gas production in Pennsylvania generates large quantities of wastewater, the composition of which has been inadequately characterized. We compiled a unique data set from state-required wastewater generator reports filed in 2009-2011. The resulting data set, comprising 160 samples of flowback, produced water, and drilling wastes, analyzed for 84 different chemicals, is the most comprehensive available to date for Marcellus Shale wastewater. We analyzed the data set using the Kaplan-Meier method to deal with the high prevalence of nondetects for some analytes, and compared wastewater characteristics with permitted effluent limits and ambient monitoring limits and capacity. Major-ion concentrations suggested that most wastewater samples originated from dilution of brines, although some of our samples were more concentrated than any Marcellus brines previously reported. One problematic aspect of this wastewater was the very high concentrations of soluble constituents such as chloride, which are poorly removed by wastewater treatment plants; the vast majority of samples exceeded relevant water quality thresholds, generally by 2-3 orders of magnitude. We also examine the capacity of regional regulatory monitoring to assess and control these risks.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».