A Simulation-based Contingency Planning Tool for Offshore Oil Spill Response
Notice bibliographique
Résumé
Session: (PS-03) Response The improvement of offshore oil spill responses efficiency to minimize economic and environmental impacts has become a major need worldwide. This paper presents an Oil Spill Simulation and Response Selection tool (OSSRS) for international applications that is designed to support spill response contingency planning by industry and government. This proposed tool combines the advantages of currently efficient oil spill tools (i.e., Response Options Calculator (ROC) and Incident Command System (ICS)) and upgrades the capabilities of spill simulation and response selection by integrating a new Agent-Based Modeling (ABM) software platform, scenarios of icy marine environment and a new optimization module developed by Northern Region Persistent Organic Pollution Control Laboratory (NRPOP Lab). The agent-based offshore oil spill simulation module has been developed to simulate the over-time changes of oil spill behaviors and characteristics as well as the actions of and interactions among individual devices and/or response centre. The simulation tool can consider an offshore spill with multiple slicks and multiple means of response techniques (e.g., booming, skimmers, dispersant, in-situ burning). The effects of oil weathering and characteristics include slick thickness, viscosity, remaining oil volume, affected area, temperature, ice cover, evaporation, dispersion, and emulsification, etc. The optimization module can provide contingency plans of response selections and resource allocation with a minimal demand of response sources. Response time, response cost, and environmental sensitivity and impacts are considered as three criteria for planning and decision making. A hypothetic case in the North Atlantic is applied to examine the efficiency of the proposed tool under an icy marine environment. Based on the result, OSSRS has a comparable capacity. The system has considerable scalability. The response capabilities and simulation modules can be adjusted according to needs. Requirements for levels of response competency may change over time or from different stakeholders. The proposed tool is a powerful and useful tool to help decision makers for oil spill responses by providing the optimal contingency plans under different requirements of criteria.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,003 |
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 ».