Fugitive emissions of polycyclic aromatic compounds from an oil sands tailings pond based on fugacity and inverse dispersion flux calculations
Notice bibliographique
Résumé
Alberta’s oil sands tailings ponds are suspected to be a source of fugitive emissions of polycyclic aromatic compounds (PACs) to the atmosphere. Here we report, for the first time, fluxes of 6 parent and 21 alkylated PACs based on the measured co-located air and water concentrations using a two-film fugacity-based model (FUG), an inverse dispersion model (DISP) and a simple box model (BOX). Air samples were collected at the Suncor Tailings Pond 2/3 using a high volume air sampler from the “pond” and towards the pond (“non-pond”) directions separately. Mean ∑27PACs in air from the “pond” direction was greater than the “non-pond” direction by a factor of 17. Water-air fugacity ratio of 20 PACs quantifiable in water indicated net volatilization from water. Dispersion and box model results also indicated upward fluxes of 22 PACs. Correlation between the estimated flux results of BOX and DISP model was statistically significant (r = 0.99 and p < 0.05), and correlation between FUG and DISP results ranged from 0.54 to 0.85. In this first-ever assessment of PAC fluxes from tailings pond, the three models confirmed volatilization fluxes of PACs indicating Suncor Tailings Pond 2/3 is a source of PAC emissions to the atmosphere. This study addressed a key data gap identified in the Joint Oil Sands Monitoring Emissions Inventory Compilation Report (Government of Alberta and Canada, 2016) which is the lack of consistent real-world tailings pond fugitive emission monitoring of organic chemicals. Our findings highlight the need for measurements from other tailings ponds to determine their overall contribution in releasing PACs to the atmosphere. This paper presents a practical method for estimating PAC emissions from other tailings ponds, which can provide a better understanding of these fugitive emissions, and thereby help to improve the overall characterization of emissions in the oil sands region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».