A case study of the Suez Gulf: Modelling of the oil spill behavior in the marine environment
Notice bibliographique
Résumé
The marine environment is a dynamic and diversified network of habitats and species. The more oil explorations occur in the marine environment, the more strategies of preparedness and response to oil spills should be designed. Once the oil is introduced to the marine environment, it undergoes a series of natural processes known as 'weathering.' For a successful response operations and protection, it is critical to precisely estimate the behavior of the spilled oil. Twenty-four simulated scenarios were created (12 Regular and 12 Worst Cases Scenarios) and run into the licensed Canadian SL-Ross predictive mathematical oil spill model, which successfully was used as a decision support and response tool to investigate the oil spill trajectory, beaching of oil, and its fate from the expected oil drilling rig source near Ras Gharib area in the Red Sea Region. Twenty-four oil spill trajectories maps were developed, which predicted all possibilities and probabilities of oil spill movements. Accordingly, the oil spill trajectories varied not only in magnitude and directions, but also in the shoreline interaction time (hrs.). The weathering processes are shown in ten graphs, which provided output data regarding the change in the spill's total area of slick (km2), the volume of slick (bbl.), the emulsion water content percentage, the rate of evaporation percentage, and the rate of natural dispersion percentage.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».