MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2008629893 · doi:10.2118/170174-ms

A Paradigm Change Needed in Oil Sands Industry: <i>CaO</i> as Additives for Bitumen Extraction and Nonsegregating Tailings Production Processes

2014· article· en· W2008629893 sur OpenAlexaboutno aff
B. Özüm, Nikolas Romaniuk, A.. Sorta, B.. Feland, J. D. Scott

Notice bibliographique

RevueSPE Heavy Oil Conference-Canada · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTailingsOil sandsAsphaltExtraction (chemistry)SlurryEnvironmental scienceWaste managementMining engineeringPulp and paper industryEnvironmental engineeringGeologyChemistryMetallurgyMaterials scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In Alberta, Canada, bitumen production by surface mining followed by ore-water slurry based extraction processes is approaching 2,000,000 bbl/d capacity. The Clark Hot Water Extraction process developed in the 1930s is used at all commercial plants which use caustic NaOH as an additive to boost bitumen recovery efficiency. Use of NaOH as an extraction process additive increases process water salinity, specifically Na+ concentration, promotes dispersion of silt and clay size particles which results in greater production of toxic mature fine tailings. Increase in process water Na+ concentration detrimentally affects the performance of both bitumen extraction and tailings disposal processes. Existing mature fine tailings inventory stored in tailings ponds is exceeding 900x106 m3 and is predicted to grow alarmingly faster by the completion of new plants and by an increase in the production capacity of the existing plants. The Energy Resources Conservation Board of Alberta issued Directive 074 in February, 2009 urging oil sands plants to comply with a 50% reduction in mature fine tailings production. Proposed policies by the oil industry in response to Directive 074 have shown short fallings; which suggests that development of novel bitumen extraction and tailings management processes are needed. To reduce the mature fine tailings inventory, we studied production of nonsegregating tailings by treating a blend of cyclone underflow and thickened cyclone overflow with CaO additive. These tests were made using Albian Sands Muskeg River Mine tailings when the plant was operating at nonadditive and sodium citrate additive extraction modes and using Syncrude Canada Ltd.'s Aurora Mine tailings. Also, we studied the use of CaO as a bitumen extraction process additive replacing NaOH in the Clark Hot Water Extraction process; by which silt-clay size particles dispersion in the extraction process slurry is reduced and accumulation of Na+ in the process water is eliminated. Use of CaO as an extraction additive is considered as a fundamental and a new process alteration by the oil sands operators. Recently, to evaluate this new process the Canadian Oil Sands Innovation Alliance (COSIA) has requested NAIT-NARCOSS, an independent academic and industrial research laboratory, to perform a third party verification study for the use of CaO as a bitumen extraction process additive. The NAIT-NARCOSS test results are completed and are highly encouraging, confirming that use of CaO as an extraction process additive reduces dispersion of silt and clay size particles in the extraction process slurry without harming bitumen recovery efficiency. It also improves process water chemistry by eliminating accumulation of Na+ in the process water. It is concluded that a paradigm change is offered to the oil sands industry to reduce the adverse environmental impacts of oil sands plants in simple, cost effective and environmentally friendly manners; which is the simultaneous implementation of the use of CaO as additives in bitumen extraction and nonsegregating tailings production processes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,219 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSPE Heavy Oil Conference-CanadaMême sujetEnhanced Oil Recovery TechniquesTravaux en français237 207