Chemical dispersants within an environment plan and oil pollution emergency plan: practically applying a risk-based approach
Notice bibliographique
Résumé
Chemical dispersant use can be a valid response strategy for marine oil pollution events. This peer-reviewed paper describes how a risk-based approach to planning can be applied practically using the core concepts of risk assessment. Comprehensive and systematic analysis is required in the environment plan to ensure that spill response strategies are in line with risk management requirements in the Offshore Petroleum and Greenhouse Gas Storage (Environmental) Regulations. In 2013, an APPEA working group identified the need for work to be undertaken that described this analysis for confirming the viability of chemical dispersant as a response strategy to support the mitigation of a marine oil pollution hazard. A literature review and interviews with oil and gas operators, regulatory agencies and industry service providers provided the basis for the process development. The result of this work is a process that is described in three parts: establish the context and risks; evaluate, demonstrate and define; and, implementation. Two flowcharts, and a description of each step, have been developed to assist planners in providing sufficient information to regulatory agencies assessing and accepting the use of dispersant operations. The information collected during the planning phase in Figure 1 is the basis for the net environmental benefit analysis that is undertaken in the activation phase of a response (Fig. 2). An outcome of this work is a process flow that oil spill planners can use to assess and plan spill response strategies that align with regulatory requirements.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».