Fugitive Emissions of Volatile Organic Compounds from a Tailings Pond in the Oil Sands Region of Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Tailings ponds in the oil sands (OS) region in Alberta, Canada, have been associated with fugitive emissions of volatile organic compounds (VOCs) and other pollutants to the atmosphere. However, the contribution of tailings ponds to the total fugitive emissions of VOCs from OS operations remains uncertain. To address this knowledge gap, a field study was conducted in the summer of 2017 at Suncor's Pond 2/3 to estimate emissions of a suite of pollutants including 68 VOCs using a combination of micrometeorological methods and measurements from a flux tower. The results indicate that in 2017, Pond 2/3 was an emission source of 3322 ± 727 tons of VOCs including alkanes, aromatics, and oxygenated and sulfur-containing organics. While the total VOC emissions were approximately a factor of 2 higher than those reported by Suncor, the individual VOC species emissions varied by up to a factor of 12. A chemical mass balance (CMB) receptor model was used to estimate the contribution of the tailings pond to VOC pollution events in a nearby First Nations and Metis community in Fort McKay. CMB results indicate that Suncor Pond 2/3 contributed up to 57% to the total mass of VOCs measured at Fort McKay, reinforcing the importance of accurate VOC emission estimation methods for tailings 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 | 0,001 | 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 ».