Atmospheric emissions estimation of polycyclic aromatic compounds from an oil sands tailings pond using passive air samplers
Notice bibliographique
Résumé
A mapping study targeting emissions of polycyclic aromatic compounds (PACs) from an oil sands tailings pond was undertaken in the Athabasca Oil sands Region (AOSR). Ten passive air samplers comprising polyurethane foam (PUF) disks were deployed around the perimeter of Suncor Tailings Pond 2/3 for a five-week period to generate time-integrated concentrations in air for PACs, which included ∑unsubstituted polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs), ∑alkylated PAHs (alk-PAHs), and ∑dibenzothiophenes (DBTs) (both unsubstituted and alkylated). Concentrations in air ranged from 13 to 70, 220–970, and 30–210 ng/m3, respectively, and were elevated in samplers downwind of the tailings pond. PAC emissions to air from the pond were estimated using only the air-side concentration information by applying a simplified Gaussian dispersion model and found to be 896 μg/m2/day. ∑alk-PAHs and ∑DBTs had the highest contribution to the total PAC fluxes (79% and 16%, respectively). This flux estimate for PACs is equivalent to 460 kg on an annual basis and 35 000 kg/year when scaled to represent all tailings ponds in the region. The results generally agree with fluxes estimated from coupled high volume air sampling data and tailings pond water concentrations from the same field study but which are complicated due to uncertainties associated with the use of pure water Henry's Law values for tailings pond water as well as the potential for surface oily films on the tailings ponds to impact water-air exchange of PACs. Overall, these findings support the use of relatively simple and electricity-free PUF disk samplers for mapping and estimating emissions from area sources such as tailings ponds, using only air-side concentration information.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».