Evaluation of produced water quality by using water quality indices in Heglig area, Sudan
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The rate of produced water production of oilfields increases as oilfields age. This study aims to evaluate water quality of produced water from oilfields in the Heglig area using various water quality evaluation indices and study the significance of evaporation for cumulative pollutants after bioremediation in Heglig oilfield. Produced water samples were collected and analyzed for three locations in Heglig and Neem oilfields in order to determine the physicochemical, radioactivity, and heavy metal variables. The data obtained were used to determine the heavy metal pollution index, heavy metal evaluation index, weighted arithmetic water quality index, and Canadian water quality index (CCME WQI). The study revealed very poor water quality and high heavy metals at Neem oilfield. In addition, produced water quality at Heglig oilfield before the bioremediation was very poor and after the bioremediation was found to be poor, also the heavy metals were low before the bioremediation and medium after the bioremediation. Low levels of chemical oxygen demand (COD) oil in water, and total suspended solids (TSS) are mainly responsible for improvement of water quality after the bioremediation. Variation in the heavy metals before and after the bioremediation was a result of cumulative effect in the evaporation ponds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».