The development and application of a new method for quantifying total atmospheric sulfur in the Alberta Oil Sands
Notice bibliographique
Résumé
Continuous ambient sulfur measurements are routinely conducted around the globe at numerous monitoring sites impacted by industrial sources such as gas and oil processing facilities, pulp and paper mills, smelters, sewage treatment facilities, or concentrated animal feeding operations, as well as natural sources such as volcanoes. Various jurisdictions have or plan to establish Air Ambient Quality Objectives/Guidelines/Standards for Total Reduced Sulfur (TRS) based on odor perception and/or health effects. A conventional TRS monitoring technique is widely used, but few studies have looked at potential biases in the resulting TRS measurements. This paper presents a novel method to quantify Total Sulfur (TS) concentrations to investigate odor events caused by sulfur compounds, and to construct the sulfur budget for sulfur dioxide, particle sulfate, hydrogen sulfide (H2S) and the sum of all remaining reduced sulfur compounds (non-H2S RSCs). This methodology was tested and improved through multi-year monitoring (2013-2017) at the Oski-ôtin site in the indigenous community of Fort McKay, in the Alberta Oil Sands Region (AOSR). Comparisons with SO2 and conventional TRS data from two long-term monitoring sites located within five kilometers of Oski-ôtin suggest that the conventional approach for TRS is biased low by 20% on average. Based on this new method, Sulfur dioxide (SO2) was observed to be responsible for about 40% of the TS mass in Fort McKay, while TRS and particulate sulfate made up 50% and 10%, respectively. TRS dominated the distribution during winter months when SO2 plumes emitted from stacks tended to remain elevated due to diminished vertical mixing. During periods with TS below 5 ppb, which was 84% of the time, TRS (with H2S) accounted for 55% of the sulfur mass observed in Fort McKay.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».