Alternative Management of Oil and Gas Produced Water Requires More Research on Its Hazards and Risks
Notice bibliographique
Résumé
Produced water is the largest waste stream associated with oil and gas exploration and production operations. Most produced water generated onshore is managed by permitted injection in deep underground wells, but alternative disposal options including reuse are increasingly being considered. However, insufficient understanding of the composition and toxicity of produced water imposes significant constraints on effective management of potential short-term and long-term risks associated with such alternative uses. As interest builds for management options, such as surface discharge, livestock watering, irrigation, and other industrial uses, research is needed to assess produced-water hazards and exposures to both humans and the environment. This challenge affords an opportunity to capitalize on emerging risk assessment tools. Innovative and comprehensive approaches to filling data gaps and assessing produced water risks will be imperative. A group of experts from industry, academia, and government were assembled to define research needs to support objective decision making on the acceptability, or lack thereof, of produced water disposal alternatives. Presented here are key outcomes from that workshop and recommendations for a research framework to assess toxicity of produced water and associated risks from above ground discharge and reuse options. Integr Environ Assess Manag 2019;15:677-682. © 2019 SETAC.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».