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Enregistrement W3205585070 · doi:10.1115/omae2021-62922

Bubbler System Testing in Controlled Environment for Harsh Environment Oil Spill Recovery

2021· article· en· W3205585070 sur OpenAlexaff
Premkumar Thodi, Vandad Talimi, Robert C. Burton, Majid Abedinzadegan Abdi, Jonathon Bruce, Lei Lui, Robert Brown

Notice bibliographique

RevueVolume 10: Petroleum Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueOil Spill Detection and Mitigation
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandCommunity Sector Council Newfoundland and LabradorCentre For Cold Ocean Resources Engineering
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceBuoyancyPetroleum engineeringWater columnOil spillOil dropletEnvironmental engineeringGeologyEngineeringOceanographyMechanicsEmulsionChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Mechanical recovery techniques are used to clean up oil spills in marine environments; however, their efficiency is challenged when dealing with heavy oil, ice covered water and high sea states. Current mechanical recovery techniques are based on removing oil from the water surface, however, a significant amount of oil could remain in the water column below the surface due to turbulent ocean conditions, the density of heavy oil and oil escaping underneath the booms when the sweeping speed increases. To enhance the oil recovery effectiveness, oil particles in the water column need to be guided to the surface to be recovered by the skimmers. This paper focusses on the development of a test protocol and physical testing in C-CORE’s lab of a bubbler system for enhancing the harsh environment oil spill recovery. Air bubbles produce an upward flow in the water body, which guides the submerged particles to the surface. The air bubbles also attach to the oil particles, leading to an increase in the buoyancy and rate at which oil droplets rise to the surface. By adopting this technique for oil recovery, additional oil particles can be brought to the surface. In the study, the bubbler system was tested in both stationary and advancing conditions with medium and heavy oils. The results of the stationary and advancing tests indicate that the oil recovery ratios can be significantly enhanced by using an optimized bubbler system. Different types and configurations of bubblers were tested by varying the airflow rates and bubbler advancing speeds to determine the optimal solution. The optimal bubbler system has been observed to enhance the recovery ratio from 41.5% to 84.8% with airflow rates ranging from 0.05 to 0.20 CFM/foot. Furthermore, the effective integration of the bubbler system with a mechanical recovery system, its deployment and retrieval in a near field condition were demonstrated during tests in an outdoor tank.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,782
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,179 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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