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Enregistrement W4391933565 · doi:10.1016/j.envpol.2024.123602

Measurement constrained emission estimates of alkylated polycyclic aromatic hydrocarbons in the Canadian Athabasca oil sands region

2024· article· en· W4391933565 sur OpenAlexaffabout
Fuquan Yang, Irene Cheng, Abdulla Al Mamun, Leiming Zhang

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Pollution · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil sandsEnvironmental chemistryEnvironmental sciencePetroleumPolycyclic aromatic hydrocarbonNaphthaleneHydrocarbonAsphaltChemistryOrganic chemistryArchaeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alkylated polycyclic aromatic hydrocarbons (APAH) are important contaminants of crude oil production and exhibit similar toxicity to their parent compounds. This study developed an emission inventory of APAH in a major oil sands development region of Alberta, Canada, and validated the inventory with ambient concentration measurements through dispersion modeling. The initial estimate of regional total annual emissions of 21 APAH species was 362 tonnes/year in the last decade, of which 309 and 53 tonnes/year were in particle-bound and gas-phase APAH, respectively. Fugitive dust from oil sands mining activities is the primary source of particle-bound APAH, emitting 274 tonnes/year. Other major sources of APAH include point sources (31), tailings ponds (21), anthropogenic fuel consumption from mine fleet (17), and local transportation (13). The group of species with highest emissions was C1–C4 alkylnaphthalenes (53%), followed by C1–C4 alkylphenanthrenes/anthracenes (19%), C1–C4 fluorenes (13%), and C1–C4 fluoranthenes/pyrenes and C1–C4 benz[a]anthracenes/chrysene/triphenylenes (7% each). CALPUFF dispersion modeling was performed using the APAH emissions as model input. The model-predicted annual average ambient APAH concentrations at 17 monitoring sites were 1%–52% (19% on average) lower than the measurements. Inverse dispersion modeling was then applied to adjust APAH emissions higher by 19% for each of the 21 APAH species, which resulted in a revised estimate of APAH emissions to 431 tonnes/year. With the revised emissions as model input, model bias in the predicted ambient concentration was reduced from −19% to −8%. The model results showed the highest concentrations of APAH near tailings ponds and open mining faces and downwind areas, with total APAH concentrations being higher than 50 ng/m3.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,202 · 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'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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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