MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402126811 · doi:10.1016/j.envpol.2024.124875

Behavior and toxicological impact of spilled diluted bitumen and conventional heavy crude oil in the unsaturated zone

2024· article· en· W4402126811 sur OpenAlexafffundabout
Scott L.J. Hepditch, Jason M. E. Ahad, Richard Martel, Tuan Anh To, Juan-Manuel Gutierrez-Villagomez, Ève Larocque, Ian J. Vander Meulen, John V. Headley, Qin Xin, Valérie S. Langlois

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Pollution · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanNatural Resources CanadaMinistère de l’Environnement, de la Lutte contre les changements climatiques, de la Faune et des ParcsEnvironment and Climate Change CanadaGeological Survey of CanadaMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsGDG EnvironnementInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsNatural Resources CanadaInstitut national de la recherche scientifique
Mots-clésAsphaltCrude oilEnvironmental scienceEnvironmental chemistryOil sandsPetroleumOil spillPetroleum engineeringChemistryEnvironmental engineeringGeologyOrganic chemistryMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Demand for unconventional crude oils continues to drive the production of diluted bitumen (dilbit) within Western Canada, promoting increased transport volumes across the extensive 700,000 km pipeline system of Canada and the USA. Despite this vast extent of terrestrial transport, the current understanding of the behavior and fate of spilled dilbit within shallow groundwater systems is limited. To this end, oil spill experiments with a dilbit (Cold Lake Blend) and a physicochemically similar conventional heavy crude oil (Conventional Heavy Blend) were conducted for 104 days in large soil columns (1 m height × 0.6 m diameter) engineered to model contaminant transport in the unsaturated (vadose) zone. Around two-fold greater concentrations and 6–41 % faster rates of vadose zone transport of benzene, toluene, ethylbenzene and xylenes (BTEX) and polycyclic aromatic compounds (PACs) were observed in the dilbit- compared to conventional heavy crude-contaminated columns. As determined by Orbitrap mass spectrometry, the O x S x species abundances in the acid extractable organics (AEOs) fraction of column leachate from both oil types increased over time, ostensibly due to microbial degradation of petroleum. Bioaccumulation of petroleum constituents in fathead minnow ( Pimephales promelas ) larvae exposed to contaminated leachate was confirmed through the induction of developmental malformations lasting up to 34 days and increased abundance of cyp1a mRNA observed throughout the experiment. Toxicity was comparable between the two oils but could not be fully attributed to metals, BTEX, PACs or AEOs, implying the presence of uncharacterized teratogens capable of being transported within the vadose zone following terrestrial dilbit and conventional heavy crude oil surface spills. • Vadose zone spill experiments carried out using large soil-filled columns. • Dilbit (DB) & conventional heavy crude (CC) had similar toxic effects over 104 d. • Higher BTEX & PAC concentrations and transfer rates in DB versus CC leachate. • O x S x species abundances in acid extractable organics (AEOs) increased over time. • Toxicity could not be fully attributed to metals, BTEX, PACs or AEOs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,242 · 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'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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironmental PollutionMême sujetPetroleum Processing and AnalysisTravaux en français237 207