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Enregistrement W2076322695 · doi:10.2118/2008-097

Water Use in Bitumen Production: Tailings Management in Surface Mined Oil Sands

2008· article· en· W2076322695 sur OpenAlexaff
R.J. Mikula, V.A. Munoz, Oladipo Omotoso

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTailingsOil sandsAsphaltGeologyPetroleum engineeringSurface miningMining engineeringPetroleumEnvironmental scienceWaste managementEngineeringArchaeologyMaterials scienceCoal miningMetallurgyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Approximately 12 barrels of water are used for the production of each barrel of bitumen in surface mined oil sands operations. Typically, about 70% of this water is recycled, leaving a net trade of about 4 barrels of water per barrel of bitumen production. This water is tied up in the pore spaces of the mineral sand, silt, and clay left after the bitumen is extracted from the oil sands. The sand component of the mineral tailings is a relatively straightforward reclamation problem due to the relative ease with which strength can be developed in the sand tailings. The silt and clay component which forms the fluid fine tailings, or mature fine tailings, is usually contained behind large dikes and at 30 to 50% solids, even after 40 years, this material does not have enough strength to support the overburden or soil horizon replacement required for reclamation. Currently the lowest cost reclamation option is the long term storage of the mature fine tailings under a water cap in an end pit lake. This so-called wet landscape reclamation has several unknown long term monitoring liabilities, aside from the difficulties inherent in the creation of an artificial lake above the mature fine tailings. Some of the tailings management options which would lead to a dry stackable tailings naturally also significantly decrease the barrels of water lost with each barrel of bitumen production. These options are discussed along with an analysis of their impact on recycle water quality and quantity. Introduction Tailings management in surface mined oil sands is a very complex endeavor (1). In order to appreciate the impact of various tailings management options, it is possible to apply several simplifying assumptions. In this discussion, the tailings management options and their impact on recycle water chemistry will necessarily have to be simplified, and where possible, the shortcomings of these simplifications will be noted. In general, there are three oil sands tailings streams. These are the coarse tailings from the primary bitumen separation step, the fine tailings from the secondary and/or tertiary bitumen recovery step, and the froth treatment tailings. Solvent addition to the bitumen froth reduces the viscosity and allows for the removal of the froth minerals. The resulting froth treatment tailings are particularly important because of the environmental impact of the residual solvent or diluent. In terms of their contribution to the total tailings volume, however, they represent a relatively minor stream(2,3). Surface mined oil sands convention defines sand as the mineral fraction greater than 44 microns and the fines as the mineral fraction less than 44 microns. The coarse tailings are predominantly made up of the sand fraction, and the fine tailings are predominantly made up of fines. It has been demonstrated that it is the clay fraction, as a size and mineral that defines the tailings properties, and in particular the tailings volume and water holding capacity. For comparison purposes, however, one can discuss the fines fraction, with the underlying assumption that the clay to fines ratio is 0.5.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeSans objet
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

Citations15
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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