Production of High Quality Water for Oil Sands Application
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Canadian oil sands in the province of Alberta are a hydrocarbon source for North America. By the year 2015, the oil sands will be producing in excess of 3 million barrels/day of crude oil. A number of companies operate Upgraders that convert the bitumen that is extracted from the oil sands into light sweet crude oil. Steam is required to heat utilities at the Upgrader facility. In one major oil sands extraction site, well water is being used as feed water for the boilers producing this steam. Reverse Osmosis (RO) systems were designed and installed to produce high quality water required for this application. The pretreatment system was designed with conventional multimedia technology. The RO system required feed water with silt density index (SDI) of 3 or less. Due to ineffectiveness of the conventional pretreatment system, the SDI of the RO feed water was in the range of 12-20. This resulted in severe fouling of the RO membranes and production losses. In order to optimize the performance of the RO membrane system, a pressurized microfiltration membrane system was delivered and commissioned within 5 days to replace the existing pre-treatment system. The new unit contained an automated PVDF hollow fiber microfiltration membrane system mounted in a trailer. SDI values in the range of 1.0-2.5 were immediately observed in the feed water to the RO system. The end user has enjoyed significant cost savings and ease of operation as a result of this innovative technology. This paper describes the details of the installation and the superior performance data gathered at the end user site.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».