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Enregistrement W2900197975 · doi:10.3390/jmse6040128

Estimating the Usefulness of Chemical Dispersant to Treat Surface Spills of Oil Sands Products

2018· article· en· W2900197975 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Marine Science and Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueOil Spill Detection and Mitigation
Établissements canadiensSaint Mary's UniversityBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesGovernment of Canada
Mots-clésDispersantOil viscosityOil spillDispersion (optics)Environmental scienceViscositySpring (device)Crude oilPetroleum engineeringChemistryEnvironmental engineeringGeologyMaterials scienceComposite materialThermodynamicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the use of chemical dispersant to treat an oil spill after the initial release. The natural and chemically enhanced dispersion of four oil products (dilbit, dilynbit, synbit and conventional crude) were investigated in a wave tank. Experiments were conducted in spring and summer to capture the impact of temperature, and the conditions in the tank were of breaking waves with a wave height of 0.4 m. The results showed that natural dispersion effectiveness (DE) was less than 10%. But the application of dispersant increased the DE by an order of magnitude with a statistically significant level (p < 0.05). Season (spring versus summer) had an effect on chemical DE of all oils, except for the conventional oil. Thus, the DE of dilbit products is highly dependent on the season/temperature. A model was fitted to the DE as a function of oil viscosity for the chemically dispersed oil, and the correlation was found to be very good. The model was then combined with a previous model compiled by the author predicting oil viscosity as a function of time, to produce a model that predicts the DE as function of time. Such a relation could be used for responders tackling oil spills.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,198 · 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