Machine learning based approaches for classification of oil spills and microplastics in marine environments
Notice bibliographique
Résumé
Environmental modelling is an important approach of environmental engineering and management since it helps gain better understanding of environmental problems and impacts and facilitate environmental decision-making processes. However, because of the intricate conditions enormous data, diverse uncertainties, and various standards and requirements, environmental modeling is usually sophisticated and challenging. This study aimed to develop the novel modelling approaches by integrating machine learning (ML) into analyzing tabular and image datasets for environmental applications. Firstly, a data-driven binary classification approach was developed to analyze oil fingerprinting. After comparing six different machine learning algorithms on five different biomarkers, random forest classifier was found as the most effective and accurate model to distinguish weathered chemically dispersed and non-dispersed oil from the dataset of diamantanes. The developed model was approved to be capable of aiding oil fingerprinting under the studied conditions. It showed the good value of ML methods in environmental modeling especially for oil spill response research and practice. Secondly, an integrated approach by combing the strengths of convolutional neural networks and improved deep convolutional generative adversarial networks was proposed to classify microplastics and oil-dispersant agglomerates (MODAs) with diverse weathering conditions. The f score and model accuracy suggested the robust prediction from the trained model on the dataset of MODAs with different weathering degrees. The results could provide a better understanding of microplastics’ effects on oil fate and transport during a marine oil spill. The proposed approach also presented the high potential of facilitating image-related classification work in environmental fields. This dissertation not only developed two new ML based modelling approaches for environmental applications in oil fingerprinting and oil/microplastics classification, but also demonstrated the high value of ML methods and deep neural networks in processing experimental data for supporting environmental engineering and management.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».