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Enregistrement W4206062098 · doi:10.7901/2169-3358-2021.1.1141594

A Simulation-based Contingency Planning Tool for Offshore Oil Spill Response

2021· article· en· W4206062098 sur OpenAlexaff
Xudong Ye, Bing Chen, Kenneth Lee, Rune Storesund

Notice bibliographique

RevueInternational Oil Spill Conference Proceedings · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueOil Spill Detection and Mitigation
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContingency planSubmarine pipelineEnvironmental scienceDemand responseResource (disambiguation)Emergency responseEngineeringComputer scienceElectricity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,260 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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