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Enregistrement W2066314705 · doi:10.1002/rcm.4658

Ultrahigh‐resolution mass spectrometry of simulated runoff from treated oil sands mature fine tailings

2010· article· en· W2066314705 sur OpenAlexaff
John V. Headley, Sarah A. Armstrong, Kerry M. Peru, Randy J. Mikula, James J. Germida, Mmilili M. Mapolelo, Ryan P. Rodgers, Alan G. Marshall

Notice bibliographique

RevueRapid Communications in Mass Spectrometry · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanDevon Energy (Canada)Natural Resources CanadaEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesDivision of Materials Research
Mots-clésChemistryOil sandsNaphthenic acidTailingsElectrospray ionizationEnvironmental chemistryMass spectrometryPhragmitesExtraction (chemistry)ChromatographyOrganic chemistryWetlandEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is interest in using mature fine tailings (MFT) in reclamation strategies of oil sands mining operations. However, simulated runoff from different dried MFT treatments is known to have elevated levels of salts, toxic ions, and naphthenic acids, and alkaline pH and it is phytotoxic to the emergent macrophyte, common reed (Phragmites australis). Fourier transform ion cyclotron resonance mass spectrometry (FT-ICR MS) of the acidic species in the runoff confirmed that the distribution of oil sands naphthenic acids and associated oil sand acids was dependent on the MFT treatment. Furthermore, FT-ICR MS studies of the acidic species in hydroponic systems revealed that there was no plant-mediated change in the electrospray ionization mass spectra of the runoff. O(o)-containing species were prevalent (>90%), O(o)S(s) were predominant (<10% relative abundance), and O(o)N(n) were least abundant in all runoff water samples. O(o)S(s) species were predominant in all the samples investigated. The heteroatomic classes present in runoff water at greater than 1% relative abundance include: O(2)N(1), O(3)N(1), O(2), O(2)S(1) O(3), O(3)S(1), O(4), O(4)S(1), O(5), O(5)S(1), O(6), O(6)S(1), O(7), O(7)S(1), O(8) and O(8)S(1). Assuming the same response factor for all O(o) species, the O(4) class, presumably dicarboxylic acids, was generally more prevalent than the O(2) class in all samples. The O(2) class is indicative of classical naphthenic acids. However, dicarboxylic acids will form negative ions more readily than the monocarboxylic acids as there are two acidic hydrogens available for formation of these species.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations32
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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