A Cluster-Based Technique for Identifying and Grouping Oily Waste Types Generated From Marine Oil Spill Response Operations
Notice bibliographique
Résumé
In the event of a marine oil spill and its subsequent response operations, different types of oily wastes are generated in large quantities, and their management is a significant challenge that oil spill responders face. The goal of this study is to develop a comprehensive pattern recognition modeling framework for deriving and grouping a set of unique clusters that separate different types of oily wastes from each other. The main idea is to group oily wastes based on their unique characteristics, such as the percentage of oil, percentage of water, percentage of mineral matter, and percentage of organic matter. Each cluster has a relatively homogeneous pattern of pollution characteristics. Prior to implementing the cluster analysis technique, it is important to evaluate and transform the raw oily waste data using well-defined criteria. An advanced machine learning technique, fuzzy C-means clustering algorithm, is employed to classify the oily wastes. The Kolmogorov–Smirnov tests are employed to examine the statistical significance of clustered data. Results show a heterogeneous diversity in seven identified clusters in relation to different types of oily wastes. The cluster-based analysis method presented in this article is an integral part of an integrated optimization-based model which will provide valuable inputs for adjustment of the existing management practices, enhancement of short-term pollution control strategies, and development of long-term oily waste management policies. The output of this study would provide a better tool to waste characterization and sorting steps that are required to immediately separate recovered waste to support downstream response efforts. This result of this study also supports the overall goal of minimizing impact on the environment by ensuring the maximum amount of recovered waste can be recycled or disposed in an environmentally friendly fashion. Moreover, properly classified, sorted, and labeled waste will greatly help with downstream steps of packaging, transportation, and tracking of waste, and as a result, it will minimize total waste management time and costs, under the constraints involving waste storage and transport capacities, waste pre-treatment and treatment facility capacities, and environmental regulatory compliance, as well as other operational and logistic constraints.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».