MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1964907968 · doi:10.2118/02-09-02

Biotreatment of Flare Pit Waste

2002· article· en· W1964907968 sur OpenAlexafffundabout
Prasanna L. Amatya, J. Patrick A. Hettiaratchi, R. C. Joshi

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAsian Institute of TechnologyCanadian Association of Petroleum ProducersUniversity of Calgary
Mots-clésBioremediationEnvironmental remediationSlurryRefineryBiodegradationEnvironmental scienceWaste managementSoil waterSoil contaminationPulp and paper industryEnvironmental chemistryPhosphorusDiammonium phosphateSoil salinityChemistryContaminationEnvironmental engineeringNutrientSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The upstream oil and gas industry has used flare pits (FPs) for decades to store and/or burn produced fluids generated at well sites, compressor stations, and batteries. Since produced fluids contain liquid hydrocarbons, process chemicals, crude bitumen, or salt water, FPs usually contain high levels of hydrocarbons, metals, and salts. At present, bioremediation by land application is the most common method practiced by the oil and gas industry to treat FP waste. High rate slurry-phase and solid-phase biotreatment methods are viable alternatives to the low cost, yet inefficient, land application option. The use of slurry-phase and solid-phase biotreatment in the overall strategy for FP waste remediation is reported in this paper. A laboratory solid-phase bioremediation study was conducted over a period of 270 days to investigate the effects of nitrogen, phosphorus, salinity levels, and incubation temperature on the biodegradation of hydrocarbons in FP pit waste employing a statistical partial factorial experimental design. A soil contaminated with flare pit hydrocarbons was treated with nitrogen (500, 1,250, or 2,000 mg/kg of soil), phosphorus (100, 250, or 400 mg/kg of soil), and salt (yielding electrical conductivities of 0, 20, or 40 dS/m), and incubated at three temperatures (20 °, 30 °, and 40 °C). The highest oil and grease (O&G) reduction of 34% was observed in the soils incubated at 30 °C. Soil temperature had more influence on bioremediation rates than did N or P. The high P levels, up to 400 mg P/kg soil, had no detrimental effect on hydrocarbon biodegradation. High salinity levels reduced the rate of hydrocarbon biodegradation. The slurry-phase biotreatment of flare pit waste using 2 L slurry reactors showed an initial rapid decrease in hydrocarbon concentrations. However, biodegradation decreased with time and eventually ceased, leaving recalcitrant compounds. The nutrient concentrations (above 350 mg N/L, as ammonium nitrogen) did not exhibit statistically significant effects on hydrocarbon degradation. The primary effect of waste composition was highly significant, with higher soil clay content resulting in lower biodegradation. Introduction The produced fluids generated at oil and gas well sites, compressor stations, and batteries contain a variety of liquid hydrocarbons, process chemicals, crude bitumen, and salt water. Until recently, the industry practice was to store and intermittently burn these produced fluids in earthen pits called "flare pits." According to recent estimates, Alberta is home to about 30,000 flare pit (FP) sites(1). In 1996, the provincial government of Alberta banned the disposal of produced fluids in FPs, and requested the oil and gas industry to remediate former FP sites that are posing significant risks to human health and the surrounding environment. Because of the highly complex and variable nature of the waste, remediation of FP waste presents a serious challenge. At present, the most common technique used for remediation of FP sites is bioremediation by land application. Land application is relatively low-tech and less expensive (compared with competing techniques such as incineration). Furthermore, land application is popular in locations such as rural Alberta, because of the nature of the spatial distribution of FP sites.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,770
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,169
Écart entre enseignants0,163 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations30
Publié2002
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Canadian Petroleum TechnologyMême sujetHydraulic Fracturing and Reservoir AnalysisTravaux en français237 207