Oily Sludge Degradation Study Under Arid Conditions Using Landfarm and Bioreactor Technologies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Saudi Arabia is a major oil exporting country in the world with average production of approximately eight million barrels of crude oil every day. As a result of its operation, Saudi Aramco generates more than 30,000 cubic meters of oily sludge every year. The main disposal method for oily sludge in the Kingdom is landfarming, which is an attractive method due to the hot arid climatic conditions. Although landfarming technology was introduced to Saudi Arabia in 1982, the decision to use this technology was based on information obtained through studies conducted in other countries mainly in relatively cold climatic conditions. No scientific studies and/or research were conducted within the Kingdom of Saudi Arabia to support this decision. A field-scale study was conducted in the Juaymah area in the Eastern Province of Saudi Arabia to study the degradation of petroleum hydrocarbons under natural and enhanced conditions using landfarm and bioreactor technologies. The results presented in this paper are based on a comprehensive field experiment conducted under Saudi Arabian environmental conditions. Details of experimental setup and conceptual framework of degradation process based on field observations are presented. The paper also addresses kinetics of oily sludge degradation in landfarm and bioreactor cells under natural and enhanced conditions in the presence of water, nutrients and tilling. The results of this study revealed that weathering (evaporation) and not biodegradation was the dominant degradation mechanism. The results also showed that tilling was the main operating parameter responsible for achieving the highest percentage of reduction (76%) in the O&G concentrations in landfarms. The analytical results also revealed that due to the method of air addition, the bioreactor system was not effective in achieving a high percentage of O&G reduction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».