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Enregistrement W4246986084 · doi:10.5194/acp-2017-1093

A Comparison of Plume Rise Algorithms to Stack Plume Measurements in the Athabasca Oil Sands

2017· preprint· en· W4246986084 sur OpenAlexafffundabout
Mark Gordon, Paul A. Makar, Ralf M. Staebler, Junhua Zhang, Ayodeji Akingunola, Wanmin Gong, Shao‐Meng Li

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueOil Spill Detection and Mitigation
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaYork University
Organismes subventionnairesAlberta Environment and Parks
Mots-clésPlumeEnvironmental scienceMeteorologyStack (abstract data type)BuoyancyMomentum (technical analysis)PanacheWind speedAlgorithmAtmospheric sciencesGeologyMechanicsMathematicsGeographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Plume rise parameterizations calculate the rise of pollutant plumes due to effluent buoyancy and exit momentum. Some form of these parameterizations are used by most air quality models. In this paper, the performance of the commonly used Briggs plume rise algorithm was extensively evaluated through a comparison of the algorithm's results when driven by meteorological observations with direct observations of plume heights in the Athabasca oil sands region. The observations were carried out as part of the Canada–Alberta Joint Oil Sands Monitoring Plan in August and September of 2013. Wind and temperature data used to drive the algorithm were measured in the region of emissions from various platforms, including two meteorological towers, a radio-acoustic profiler, and a research aircraft. Other meteorological variables used to drive the algorithm include friction velocity, boundary-layer height, and the Obukhov length. Stack emissions and flow parameter information reported by Continuous Emissions Monitoring Systems (CEMS) were used to drive the plume rise algorithm. The calculated plume heights were then compared to interpolated aircraft SO2 measurements, in order to evaluate the algorithm's prediction for plume rise. We demonstrate that the Briggs algorithm, when driven by ambient observations, significantly underestimated plume rise for these sources, with more than a third of the predicted plume heights falling below half the observed values from this analysis. Including the effects of effluent momentum and choosing between different forms of the parameterizations improve results slightly, but there remains an average underestimation between 4 and 21 %, depending on the measurement platform used to drive the algorithm. These results are in contrast to numerous plume rise measurement studies published between 1968 and 1993. It is suggested that further investigation using long-term in-situ measurements with currently available technologies is warranted to investigate this discrepancy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,341
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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