Naphthenic acids degradation and toxicity mitigation in tailings wastewater systems and aquatic environments: A review
Notice bibliographique
Résumé
Naphthenic acids, NAs (classical formula C(n)H(2n+z)O(2), where n is the carbon numbers, z represents zero or negative even integers), found in oil sands process waters (OSPWs), are toxic to aquatic environments depending upon several factors such as pH, salinity, molecular size and chemical structure of NAs. Among various available methods, biodegradation seems to be generally the most cost-effective method for decreasing concentrations of NAs (n ≤ 21) and reducing their associated toxicity in OSPW, however the mechanism by which the biodegradation of NAs occurs are poorly understood. Ozonation is superior over biodegradation in decreasing higher molecular weight alkyl branched NAs (preferentially, n ≥ 22, -6 ≥ z ≥ -12) as well as enabling accelerated biodegradation and reducing toxicity. Photolysis (UV at 254 nm) is effective in cleaving higher molecular weight NAs into smaller fragments that will be easier for microorganisms to degrade, whereas photocatalysis can metabolize selective NAs (0 ≥ z ≥ -6) efficiently and minimize their associated toxicity. Phytoremediation is applicable for metabolizing specific NAs (O(2), O(3), O(4), and O(5) species) and minimizing their associated toxicities. Petroleum coke (PC) adsorption is effective in reducing the more structurally complex NAs (preferentially 12 ≥ n ≥ 18 and z = -10, -12) and their toxicity in OSPWs, depending upon the PC content, pH and temperature. Several factors have influence on the degradation of NAs in OSPWs and aquatic environments, which include molecular mass and chemical structure of NAs, sediment structure, temperature, pH, dissolved oxygen, nutrients, and bacteria types.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».