Modeling and assessment of produced water discharges emitted from offshore petroleum platforms in the East Coast of Canada
Notice bibliographique
Résumé
The discharge of produced water accounts for the largest volume of waste associated with offshore oil and gas production operations. With the development and expansion of Canada's offshore oil and gas reserves, there is concern over the potential long-term impacts of produced water discharges in the ocean. Furthermore, recent evidence from other offshore oil fields in the world has suggested that production water discharges may impact the biota at greater distances from operational platforms than originally envisaged. To deal with this emerging issue, the present study focused on the development of tool for the assessment of environmental risks associated with produced water discharges based on the integration of ocean hydrodynamic and pollutant dispersion models. Specifically, a numerical approach, POM-RW, is developed based on an integration of the Princeton Ocean Model (POM) and a Random Walk (RW) simulation for pollutant transport. The POM is employed to simulate the ambient oceanographic conditions. It provides three-dimensional (3D) hydrodynamic input to a Random Walk model focused on the dispersion of toxic components within the produced water effluent stream at a regional spatial scale. Furthermore, a Monte Carlo approach, with the use of water quality standards, has been incorporated into the POM-RW to reflect uncertainties and to quantify the environmental risks associated with produced water discharges. Development and field validation of the predicted current field and pollutant concentrations were conducted in conjunction with a water quality and ecological monitoring program for an offshore facility located on the Grand Banks of Canada. Results demonstrated the utility of this model to support the effective management of produced water discharges in the future
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».