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Enregistrement W4306964373 · doi:10.18280/ijsdp.170613

Monitoring Study of the Effect of Atyrau Evaporation Fields on the Content of Hydrogen Sulfide in the Air

2022· article· en· W4306964373 sur OpenAlexvenueno aff
Damilya Ryskalieva, Mansiya Yessenamanova, Е. Г. Королева, Zhanar Yessenamanova, Anar Tlepbergenova, Samal Amanzholkyzy, Rimma Turekeldiyeva

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and environmental studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrogen sulfideRefineryEnvironmental scienceOil refineryAtmosphere (unit)HydrogenSulfideChemistryEnvironmental engineeringMeteorologyMetallurgyMaterials scienceSulfurGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, a monitoring study was conducted on the content of hydrogen sulfide in the air of the city of Atyrau, the exceeded content of which is associated with reclamation work in the evaporation fields, where industrial wastewater from the Atyrau oil refinery and household water from all over the city have been drained for decades. Monitoring was carried out for the period from September 2021 to June 2022 on 15 observation points recorded by the Republican State Enterprise "Kazhydromet" through the mobile application “Air Kz". The measurements were carried out by the GANK-4AR gas analyzer. The data were analyzed taking into account the maximum permissible concentrations, the repeatability of concentrations of impurities in the atmosphere, the standard index, taking into account the average sample values of hydrogen sulfide content at 10 points out of 15, where increased hydrogen sulfide content was noted. Of the remaining these 10 points, the highest value was noted in the Drag and drop AOR (Atyrau Oil Refinery) point, the hydrogen sulfide content in which, according to the average maximum values, exceeded more than 36.5 MPC (maximum permissible concentration). In general, by month, we note that high values for the average values of the maximum hydrogen sulfide indicators were noted in September, April and June months. Especially strong increase is characterized during warm periods in industrial areas and residential areas as NCOC No. 109 (Vostok), NCOC No. 110 (Privokzalny), NCOC No. 112 (Akimat), NCOC No. 111 (Zhilgorodok), NCOC No. 113 (Avangard) and NCOC No. 114 (Zagorodnaya) points.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,096

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,205 · 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'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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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