MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4405116918 · doi:10.21275/sr21517162650

Effects of Sub-Aerial Weathering on Hydrocarbon Distributions in Oil Sands (Athabasca Oil Sand, Canada and Parana Basin, Brazil)

2021· article· en· W4405116918 sur OpenAlexaboutno aff
W E Osung, Edward F. Thompson

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Science and Research (IJSR) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil sandsWeatheringStructural basinHydrocarbonGeologyEnvironmental scienceGeochemistryGeographyGeomorphologyArchaeologyAsphaltChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sub-aerial weathering plays a significant role in the reduction of low molecular weight hydrocarbons in surface exposed oils. In order to investigate the detailed effects of sub-aerial weathering as opposed to sub-surface biodegradation, a suite of ten (10) oil sand samples were solvent extracted and analyzed in the laboratory using liquid column chromatography separation, gas chromatography (GC) and gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS). The gas chromatograms showed total loss of n-alkanes and isoprenoids while the ion mass chromatograms showed alternation in steranes, little loss of hopanes and no pronounced loss of higher molecular weight of triaromatic steroids; thus, they were at between levels 5-8 on the Peters and Moldowan (PM) scale of biodegradation. GC-MS analysis was performed to analyze biological markers. Among the biological markers, the most important and noticeable effects were a decrease in the 20S/20R diastereomer ratio of the C29 steranes. There were also evident effects on the overall distributions and abundance of pentacyclic terpanes thus, leading to alteration of biomarker parameters which could result in erroneous interpretation of source depositional environments, source correlation and maturity.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,817
Score d'incertitude au seuil0,363

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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Science and Research (IJSR)Même sujetHydrocarbon exploration and reservoir analysisTravaux en français237 207