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Enregistrement W4280640359 · doi:10.1016/j.jhazmat.2022.129137

Effects of asphaltenes on the photolytic and toxic behavior of bitumen and conventional oil products on saltwater

2022· article· en· W4280640359 sur OpenAlexafffund
Zeyu Yang, Chun Yang, Gong Zhang, Keval Shah, Brian Chen, Bruce P. Hollebone, Paula Jackman, Vanessa Beaulac

Notice bibliographique

RevueJournal of Hazardous Materials · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesGovernment of Canada
Mots-clésAsphalteneChemistryEnvironmental chemistryPetroleumNaphthenic acidHydrocarbonAsphaltAcute toxicityOrganic chemistryToxicityMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of asphaltenes on the photolytic and toxic behavior of petroleum oil on seawater was investigated by exposing five original oils and their maltenes to solar irradiation for seven days. Polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) experienced the fastest photo-oxidation, but negligible photolytic loss was observed for most normal alkanes and all the petroleum biomarkers from tri-cyclic to pentyl-cyclic terpanes in the test total oil and maltenes. The removal of most PAHs from some maltenes was greater than the corresponding total oils. Deasphalting process did not affect the characteristics of naphthenic acid fraction components (NAFCs) in all control samples. In all test oils, solar irradiation formed abundant NAFCs, in particular those only containing oxygen as the heteroatoms (Oo species). The formed Oo species were abundant in congeners having highly saturated congeners, and shifted to a lighter carbon number after exposed. Deasphalting process significantly enhanced the formation of Oo species (o from 2 to 4) for all test oils, in particular for the Cold Lake Blend and Bunker C. The toxicity of exposed maltenes was generally higher than the exposed total oil for most oils, suggesting the aqueous toxicity level was positively related to the formed NAFC intermediates.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,214 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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