Oil plume simulations: Tracking oil droplet size distribution and fluorescence within high-pressure release jets
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».