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Enregistrement W4417087453 · doi:10.1186/s40068-025-00434-2

Formation and characterization of water-in-oil emulsions: insights from simulated mesoscale oil spill tests

2025· article· en· W4417087453 sur OpenAlexaffabout
Qin Xin, Christine Ridenour, Hena Farooqi

Notice bibliographique

RevueENVIRONMENTAL SYSTEMS RESEARCH · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueOil Spill Detection and Mitigation
Établissements canadiensAlberta Environment and Protected AreasEnvironment and Climate Change CanadaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil spillMesoscale meteorologyEmulsionViscosityAsphaltCrude oilWeatheringSulfur

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Transporting oils across Canada via pipelines, rail, and tankers poses environmental risks from potential spills into waterways. Understanding how oil properties and environmental conditions influence the formation and stability of weathered water-in-oil (w/o) emulsions is critical. This study examines the spill behaviors of five oils—Hibernia Crude (HC), Alaska North Slope (ANS), Diluted Bitumen (Dilbit), Very Low Sulfur Fuel Oil (VLSFO), and Point Arguello Crude (PAC)—in saltwater under wave conditions using mesoscale spill tests. All oils exhibited rapid initial water uptake within 24 h and significant loss of light fractions due to evaporation. The resulting w/o emulsions exhibited increased density and viscosity over the 96-hour observation period. Their types and stabilities were influenced by water content and the composition of major subfractions remaining in the emulsions. These findings underscore the importance of understanding oil-specific properties and weathering processes to predict emulsion behavior and inform effective spill response strategies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,579
Score d'incertitude au seuil0,384

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
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