Fate of Crude Oil in the Environment and Remediation of Oil Spills
Notice bibliographique
Résumé
The world consumes approximately 5.1 billion tons of crude oil per year, with the United States and Saudi Arabia producing the largest shares [1]. Countries rely on various means for transporting crude oil [1, 2]. Large vessel/tankers transport oil at sea, while oil is transported inland via pipelines, railroads, trucks, and barges [2]. Unfortunately, some of the oil gets spilled into the ocean, freshwater bodies, and terrestrial ecosystems during its production, transportation, and use [3]. Usually, oil spills are caused by accidents involving tankers, barges, pipelines, refineries, drilling rigs, and storage facilities [3]. Small spills are frequent, but are handled by local responders. However, in the case of relatively large spills, known as spills of national significance, a national effort is needed to respond. Examples of large spills include the running aground of the Exxon Valdez in Alaska and the Deepwater Horizon blowout in the Gulf of Mexico. These spills triggered the application of the Oil Pollution Act of 1990 and ensuing regulations [4-9]. When an oil spill reaches the shoreline, efforts are taken to remove as much of the oil as possible using physical means, such as water flushing [3]. When the oil content within sediments becomes too low, physical removal becomes inefficient and/or can lead to further damage [3]. In this situation, oil biodegradation, that is the degradation of oil mediated by microorganisms, becomes an important process to consider [10]. Beaches are bioremediated by monitoring and enhancing the biodegradation of oil. Critically understanding and analyzing oil biodegradation and remediation techniques allows for a better response by decision-makers. This paper first addresses the general chemical composition of oils and then covers the different physical and natural processes that can remove crude oil from beaches, with a focus on bioremediation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».