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Enregistrement W2752132181 · doi:10.7901/2169-3358-2017.1.1230

Oil plume simulations: Tracking oil droplet size distribution and fluorescence within high-pressure release jets

2017· article· en· W2752132181 sur OpenAlexaff
Robyn N. Conmy, Brian Robinson, Thomas King, Michel C. Boufadel, Scott Ryan, Claire McIntyre, Mary I. Abercrombie, Kiho Lee

Notice bibliographique

RevueInternational Oil Spill Conference Proceedings · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueOil Spill Detection and Mitigation
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDispersantPlumeEnvironmental scienceOil dropletPetroleumBTEXPetroleum engineeringTolueneEnvironmental chemistryXyleneChemistryDispersion (optics)GeologyEmulsionMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Optical measurements have been used during oil spill response for more than three decades to determine oil presence in slicks and plumes. Oil surveillance approaches range from simple (human eyeball) to the sophisticated (sensors on AUVs, aircraft, satellites). In situ fluorometers and particle size analyzers were deployed during the Deepwater Horizon (DWH) Gulf of Mexico oil spill to track shallow and deep subsea plumes. Uncertainties regarding instrument specifications and capabilities during DWH necessitated performance testing of sensors exposed to simulated, dispersed oil plumes. Seventy-two wave tank experiments were conducted at the Bedford Institute of Oceanography. Simulated were oil releases with varying parameters such as oil release rate, oil temperature (reservoir temp ~ 80 °C), water temperature (<8 °C and >15 °C), oil type, dispersant type (Corexit 9500 and Finasol OSR52) and dispersant to oil ratio (DOR). Plumes of Alaskan North Slope Crude (ANS), South Louisiana Crude (SLC) and IFO-120 oils were tracked using in situ fluorescence, droplet size distribution (DSD), total petroleum hydrocarbons (TPH) and benzene-toluene-ethylbenzene-xylene (BTEX). For the lighter SLC, bimodal droplet size with mean diameter < 70 μm was achieved for 1:20 and 1:100 DOR, regardless of water temperature. Similarly, the medium ANS crude exhibited mean droplet diameter <70 μm, but was bimodal only for the 1:20 treatment. Bimodal distribution was not achieved with the heavy IFO, but droplet < 70 μm were observed for 1:20 warm waters, indicating poor dispersibility of the high viscosity oil even for jet releases. Results offer valuable information on the behavior and dispersibility of oils over a range of viscosity, DOR and environmental conditions. Findings have implications for fate and transport models, where DSD, chemistry and fluorescence are all impacted by release variables. This research was supported by the Bureau of Safety and Environmental Enforcement.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,636
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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