Impacts of Frazil Ice on the Effectiveness of Oil Dispersion and Migration of Dispersed Oil
Notice bibliographique
Résumé
Oil spills in the Arctic have drawn dramatic attention in recent years. Frazil ice, as the essential formation of sea ice, may affect the effectiveness of dispersants during oil spill response and the associated behaviors of dispersed oil. However, these impacts remain poorly understood, limiting the appropriate usage of dispersants in ice-covered regions. Herein this work explored the effects of frazil ice on the dispersion effectiveness of two dispersants (Corexit 9500A and hydrolyzed shrimp waste) and the migration of dispersed oil within frazil ice. We discovered that frazil ice inhibited dispersion effectiveness by attenuating water velocity. Permeable frazil ice encapsulated 11-30% of dispersed oil, implying a lower oil bioavailability. We thus proposed and verified a microscopic mechanism to unravel the migration of dispersed oil toward permeable constrictions in frazil ice. We predicted the concentration of dispersed oil encapsulated in frazil ice using bed filtration theory and verified the prediction through experiments. Furthermore, the presence of frazil ice can lead to the breakup and coalescence of dispersed oil. Overall, our findings would facilitate the appropriate planning and decision-making of dispersant-based oil spill response and a better understanding of the fate of dispersed oil in the frazil ice-infested ocean.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».