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Enregistrement W2609220274 · doi:10.1021/acs.est.7b01345

Heterocyclic Aromatics in Petroleum Coke, Snow, Lake Sediments, and Air Samples from the Athabasca Oil Sands Region

2017· article· en· W2609220274 sur OpenAlexafffund
Carlos A. Manzano, Chris Marvin, Derek C. G. Muir, Tom Harner, Jonathan W. Martin, Yifeng Zhang

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensUniversity of AlbertaEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésSnowOil sandsPetroleumPetroleum cokeCokeEnvironmental chemistrySedimentEnvironmental sciencePetroleum productChemistryGeologyMineralogyAsphaltOrganic chemistryGeomorphologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aromatic fractions of snow, lake sediment, and air samples collected during 2011-2014 in the Athabasca oil sands region were analyzed using two-dimensional gas chromatography following a nontargeted approach. Commonly monitored aromatics (parent and alkylated-polycyclic aromatic hydrocarbons and dibenzothiophenes) were excluded from the analysis, focusing mainly on other heterocyclic aromatics. The unknowns detected were classified into isomeric groups and tentatively identified using mass spectral libraries. Relative concentrations of heterocyclic aromatics were estimated and were found to decrease with distance from a reference site near the center of the developments and with increasing depth of sediments. The same heterocyclic aromatics identified in snow, lake sediments, and air were observed in extracts of delayed petroleum coke, with similar distributions. This suggests that petroleum coke particles are a potential source of heterocyclic aromatics to the local environment, but other oil sands sources must also be considered. Although the signals of these heterocyclic aromatics diminished with distance, some were detected at large distances (>100 km) in snow and surface lake sediments, suggesting that the impact of industry can extend >50 km. The list of heterocyclic aromatics and the mass spectral library generated in this study can be used for future source apportionment studies.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,870
Score d'incertitude au seuil0,258

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,212 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations82
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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