The Remediation of Oil Contaminated Soil in Kuwait
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes KERP planned strategy and actual works conducted to remediate 26 million cubic meters of contaminated soil in North and South Kuwaiti Oil Fields after the aggressive Iraqi invasion in 1992. KERP remediation strategy has been modified based on comprehensive Site Soil Characterization (SSC) reports of Consortium of International Consultants (CIC 2003); which was verified through special SSC works completed in North and south Kuwait Excavation and Transportation Projects (NKE&T and SKE&T) and various KERP related SSC activities The strategy modification involves reducing landfill volume to less than 5.0 million m3 by implementing comprehensive remediation techniques which include natural degradation of residual contamination of Tarcrete at TPH levels of 1-2%, bio-treatment at 2-7%, remediation technologies at 7-20%, re-use of high energetic good quality oil and sludge at high TPH levels of 10-20% and landfilling of difficult to treat soil. Best available and approved technologies combined with best feasible and cost-effective technologies drive the remediation strategy listed above. 4 KERP contaminated features consist of Dry and Wet Oil Lakes, Contaminated Piles, Tarcrete, WHPs, and Coastal Trench and Deposits. The last two features were totally remediated by excavating, transporting and disposal of the contaminated soil in newly constructed landfills in the south and north Kuwait through NKE&T and SKE&T Projects. However, Tarcrete physical and chemical characteristics revealed no toxicity, fragile, dry, and thin crust feature with no harm to exclude from remediation program. The Program tackled several challenges related to 100% UXO survey and clearance, climate conditions limiting working hours, and spread of contamination over huge areas, as well as executing the site works with massive earth movement equipment and personnel from various subcontractors is a challenge itself However, collaborative efforts of various stockholders such as KOC, SRP-II, SRS, PMC, local contractors, and KNFP are minimizing risks during the execution
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».