Oil spill risk assessment for a Single Buoy Mooring terminal in the Port of Taranto (Southern Italy)
Notice bibliographique
Résumé
Being situated in a semi-enclosed Mediterranean lagoon, the Port of Taranto represents a transport, industrial and commercial hub, where the port infrastructure, a notorious steel plant, oil refinery and naval shipyards coexist with highly-dense urban zone, recreation facilities, mussel farms, and vulnerable environmental sites. A Single Buoy Mooring in the center of the Mar Grande used by tankers and subsea pipeline that takes oil directly from tanker to refinery are assumed to stay at risk of accidental oil spills, despite significant progress in technology and prevention. The oil spill model MEDSLIK-II (http://medslik-ii.org) coupled to the high resolution Southern Adriatic Northern Ionian coastal Forecasting System (SANIFS http://sanifs.cmcc.it Federico et al., 2017) is used to model hypothetical oil spill scenarios in stochastic mode. 15,000+ hypothetical individual spills are generated from randomly selected start locations: 50% from a buoy and 50% along the subsea pipeline 2018–2020. Individual spill scenario is based on a real crude oil spill caused by a catastrophic pipeline failure happened in Genoa in April 2016 (Vairo et al., 2017). The model outputs are processed statistically to represent quantitively: (1) timing of the oil drift; (2) hazard maps in probability terms at the sea surface and on the coastline; (3) oil mass balance; (4) local-zone contamination assessment. The simulations reveal that around 48% of the spilled oil will evaporate during the first 8 hours after the accident. Being transported by highly variable currents and waves, the rest is additionally exposed to multiply reflections from sea walls and concrete wharfs that dominate in the study area. As a result, the oil will be dispersed almost isotropically in the Mar Grande, indicating a rather moderate or small level of concentrations over the minimum threshold values (French McCay, 2016). We have concluded that at a probability of 50%, the first oil beaching event will happen within 14 hours after the accident. The most contaminated areas are predicted on and around the nearest Port berths, on the coastlines of the urban area and on the tips of the breakwaters that frame the Mar Grande openings. The remote areas of the West Port and Mar Piccolo are expected to be the least contaminated ones. Results are applicable to contingency planning, ecological risk assessment, cost-benefit analysis, and education. This work is conducted in the framework of the IMPRESSIVE project (#821922) co-funded by the European Commission under the H2020 Programme. References Federico, I., Pinardi, N., Coppini, G., Oddo, P., Lecci, R., Mossa, M., 2017. Coastal ocean forecasting with an unstructured grid model in the southern Adriatic and northern Ionian seas. Nat. Hazards Earth Syst. Sci., 17, 45–59, doi: 10.5194/nhess-17-45-2017. French McCay, D., 2016. Potential effects thresholds for oil spill risk assessments. Proc. of the 39 AMOP Tech. Sem., Environment and Climate Change Canada, Ottawa, ON, 285–303. Vairo, T., Magrì, S., Qualgliati, M., Reverberi, A.P., Fabiano, B., 2017. An oil pipeline catastrophic failure: accident scenario modelling and emergency response development. Chem. Eng. Trans., 57, 373–378, doi: 10.3303/CET1757063.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».