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Enregistrement W2000663182 · doi:10.2118/2002-057

Predicting Oil Sands Tailings Behaviour From Clay Content and Water Chemistry

2002· article· en· W2000663182 sur OpenAlexaff
R.J. Mikula, Oladipo Omotoso

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandfill Environmental Impact Studies
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil sandsTailingsWater contentGeologyClay mineralsGeotechnical engineeringPetroleum engineeringSoil scienceChemistryEnvironmental scienceMineralogyMaterials scienceAsphaltComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A variety of tailings handling technologies have been developed over the years to deal with the accumulated mature fine tailings (MFT) and to mitigate storage problems associated with this fluid fine tailings stream. The CT or consolidated tailings process involves chemical amendments to combine the clays and fines in MFT with the coarser sand components to create a nonsegregating mixture that will rapidly consolidate. Variations on this concept involve the use of thickeners to provide an MFT analog at the "end of pipe", without the need for a large tailings/recycle water pond to form and store MFT. Other options include co-deposition of MFT with sand to produce a tailings which retains the strength of a sand deposit, while capturing a significant amount of the fine tailings component. Fundamental limitations to the amount of MFT that can be captured or sequestered are defined by the clay content and water chemistry of the tailings stream. These limitations will be discussed in terms of the basic clay:water interactions and mechanism of strength development in the CT system; along with implications for thickener performance and bulking factors in tailings disposal. Introduction Oil sands tailings can be thought of as being made up of two major solids components: the coarse tailings (sand), and the fluid fine tailings (silts and clays). Historically, the industry has considered these two fractions by arbitrarily dividing the tailings into the sand fraction (+44 micron) and the fines fraction (-44 micron). These definitions were adopted as a matter of convenience since 44 micron is the smallest sieve opening that is used for fractionating samples. Extensive studies on the properties of the fluid fine tailings stream in the last 10 years have clearly shown that the -44 micron size cut off is not useful in characterizing the behaviour of this tailings stream (1–6). The clay content or the -2 micron fraction is a much more useful parameter. The most accurate way to define the fluid fine tailings behaviour is to account for the mineralogy and size distribution of the -2 micron fraction. In general, however, oil sands mineralogy is relatively consistent, and that makes the simple -2 micron, or clay size fraction a useful parameter for characterizing typical tailings streams. Information about this mineral fraction can be obtained using a variety of methods including hydrometer tests and more sophisticated techniques such as the newer generation laser light scattering instruments, quantitative x-ray diffraction, or the monitoring of sedimentation using x-ray adsorption. A very useful short cut technique using the adsorption of methylene blue dye (ASTM C837) has been adapted by Yong and Sethi to correlate with the -2 micron fraction. This calibration developed by Yong and Sethi relates the adsorption of methylene blue to the clay content in oil sands (7,8). All of these methods are useful for describing the behaviour of typical fluid fine tailings streams, as long as they are sensitive to the clay fraction.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,992

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)0,0270,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,177 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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