Fourier Transform Ion Cyclotron Resonance Mass Spectrometry Characterization of Treated Athabasca Oil Sands Processed Waters
Notice bibliographique
Résumé
Ultrahigh-resolution negative-ion electrospray ionization Fourier transform ion cyclotron resonance mass spectrometry (FT-ICR MS) was used to characterize Athabasca oil sands processed water (OSPW) treated by (A) coagulation flocculent with lime and bentonite, (B) coagulation flocculent with lime and bentonite followed by activated carbon, and (C) combined ozonation and ultrasonication. Treatment A was ineffective in reducing the level of total naphthenic acid fraction components [NAFCs, defined as the acid-extractable fraction of OSPWs or crude oils (C n H 2 n + z O w S x N y ), where the values n, w, x, and y indicate the number of carbon, oxygen, sulfur, and nitrogen atoms, respectively, and z represents the hydrogen atom deficiency because of the presence of double bonds and ring formation]. Likewise, for treatment A, little or no change was observed for the double bond equivalent (DBE) distributions of the compound classes. Treatments B and C resulted in the reduction of total NAFCs by 26 ± 1.4 and 89 ± 1.1%, respectively. For the latter treatments, there was evidence for selective removal of the S and O x S y heteroatomic species at the molecular level, along with a reduction in the DBE values for all species.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».