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Enregistrement W4252201580 · doi:10.32920/ryerson.14662905

Control of oil spills in urban areas

2021· preprint· en· W4252201580 sur OpenAlexaffabout
Jenny King-Lai Chui

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueOil Spill Detection and Mitigation
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutfallEnvironmental scienceOil spillPetroleumCombined sewerSewerageEnvironmental engineeringWaste managementEngineeringStormwaterGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The City of Toronto has experienced about 300 oil spills per year (Li 1997). Traditionally, the city recommends that businesses and industries practise pollution prevention and install on-site oil separators. Currently, the sizing criteria for these devices are not well defined and the draft code of practices for oil separators by the Canadian Petroleum Product Institute (1994) has not yet been approved by the Ministry of the Environment (Li 2000). Thus, the city is currently investigating the possibility of installing oil separators at spill prone sewer outfalls. The new application of oil separators at sewer outfalls requires that the devices be operable under high flow conditions and that their capacity should reflect the land use characteristics in the associated sewershed. This study has developed an innovative spill control device for the Humber Creek outfall and a Geographic Information System (GIS)-based analysis technique for urban oil spill management. First, a flow diversion structure was designed to capture the dry weather flow at the outfan and to transport the captured flow into an oil/water separator designed in accordance to the American Petroleum Institute's manual (1990). The designs of the flow diversion structure and the oil/water separator were evaluated by a physical model study using the National Water Research Institute's Hydraulics Laboratory at the Canada Centre for Inland Waters in Burlington, Ontario. Then, the GIS-based analysis technique was used to identify potential treatment options for spill-prone sewer outfall in the Town of Richmond Hill. It was found that (I) the spill event characteristics should be analyzed in order to develop design criteria for oil spill control systems; (2) the preliminary design of the oil spill control system at Humber Creek was different from the API's methodology; and (3) the physical model investigation confirmed the conveyance capacity of the diversion channel and the general behaviour of the tilted-plate separator. A database of oil spill records in the Greater Toronto Area from 1988 to 2000 were compiled and geo-referenced. By overlaying the spill characteristics and other GIS data layers, such as woodlots, wetlands and watercourses, spill prone areas were identified. In order to increase the accuracy of the analysis, the percentage of georeference oil spill locations should be increased.

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)0,000
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 enseignants0,249
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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