MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4286203188 · doi:10.1021/acs.energyfuels.2c00656

Synergy of Analytical Approaches Enables a Robust Assessment of the Brazil Mystery Oil Spill

2022· article· en· W4286203188 sur OpenAlexaff
Christopher M. Reddy, Robert K. Nelson, Ulrich M. Hanke, Xingqian Cui, Roger E. Summons, David L. Valentine, Ryan P. Rodgers, Martha L. Chacón‐Patiño, Sydney F. Niles, Carlos Eduardo Peres Teixeira, Luís Ernesto Arruda Bezerra, Rivelino Martins Cavalcante, Marcelo de Oliveira Soares, André H.B. Oliveira, Helen K. White, Robert F. Swarthout, Karin L. Lemkau, Jagoš R. Radović

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoFlorida State UniversityFundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e TecnológicoAlexander von Humboldt-StiftungDivision of ChemistryFlorida Department of StateNational Science Foundation
Mots-clésFourier transform ion cyclotron resonancePetroleumSubmarine pipelineSource rockGeologyEnvironmental scienceOceanographyMass spectrometryChemistryPaleontologyStructural basinChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From August 2019 to June 2021, viscous oil residues appeared along the Brazilian coast spanning 11 states and more than 3,000 km of tropical shoreline. Forensic results published to date indicate that the majority of oil samples collected share a common origin, yet the exact source of the mystery oil has yet to be conclusively determined. The proposed sources include illegal discharges from vessels traversing near, within, or downstream of Brazilian waters, leaking offshore platforms, natural seeps, and historic shipwrecks. To constrain the potential sources of oil and provide additional insights into the composition of the oil, we analyzed samples collected from the Ceará state coastal zone in 2019 with a broad suite of geochemical tools and approaches. These approaches included bulk elemental analyses and state-of-the-art analytical platforms including comprehensive two-dimensional gas chromatography (GC × GC), gas chromatography with triple-quadrupole mass spectrometry, and Fourier transform ion cyclotron resonance mass spectrometry. Based on bulk and molecular features, field samples collected from northeast Brazil share the same source as other 2019 mystery oil samples collected over ∼2400 km to the south. A shared source across the Brazilian coast points to an input location east of Brazil within the southern branch of the South Equatorial Current, allowing transport both north and south of the bifurcation. The relative abundance and composition of diagnostic markers were consistent with the published analyses of Venezuelan petroleum. The composition of the field samples is consistent with the blending of, at least, two different petroleum products, a common practice to produce an “on spec” product such as a fuel oil used to power an underway vessel. The two components appear to be the residuum from atmospheric distillation and a thermally altered, aromatics-rich, nondistilled material. To the best of our knowledge, no samples from potential sources are available for a direct comparison to field samples. Hence, these results play a supporting role in determining the source, and benefit efforts to understand short- and long-term weathering and recovery.

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 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 enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,863

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,217 · 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.

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

Citations55
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnergy & FuelsMême sujetPetroleum Processing and AnalysisTravaux en français237 207