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Enregistrement W2082625350 · doi:10.2118/03-08-03

Consolidation of Syncrude Oil Sands Fine Tailings1

2003· article· en· W2082625350 sur OpenAlexaff
Abdul Majid

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesUniversity of GlasgowUniversity of the Punjab
Mots-clésTailingsOil sandsDewateringAsphaltConsolidation (business)Environmental scienceLand reclamationWaste managementMining engineeringGeologyGeotechnical engineeringMetallurgyMaterials scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A novel process has been developed whereby oily sludges produced as an undesirable by-product of bitumen extraction from oil sands can be treated to recover residual organics, heavy metal minerals, and amorphous solids for potential commercial exploitation followed by consolidation of the coarser solids to form wet aggregates. These aggregates may be suitable as fertilizer for fertilizing farmland, making a fertile base for landscaping, or as a natural fertilizer. Introduction The extraction of bitumen from the Athabasca oil sands using the Hot Water Extraction Process results in the accumulation of large volumes of fluid wastes called fine tailings(1, 2). A general description of fine tailings would be a complex system of clays, minerals, and organics. According to Camp(3), fine tailings show little tendency to dewater, even when subjected to mechanical dewatering procedures. These clay tailings are acutely toxic to aquatic organisms and are currently being stored in large tailings ponds. The buildup of these partially settled clay tailings presents not only an environment problem but also a significant repository for non-recyclable water, which eventually must be reclaimed. The reason for the intractability of the clay tailings has been a subject of several studies(4–7). Based on the results of published work, it is generally believed that a combination of residual organics and fine clay particles contribute to the stability of fine tailings. Yong and Sethi(2) have attributed the high water holding capacity of fine tailings to the presence of amorphous minerals such as iron oxide and clays. Our group at NRC has been actively involved in research dealing with various aspects of fine tailings(5–7, 8–14). As a result, we have developed a number of fractionation schemes to separate fine tailings into various components. Recently, we have reported the isolation and characterization of amorphous solids from Syncrude fine tailings(15). In this investigation, we have studied the settling characteristics of fine tailings solids after various treatments. Materials and Methods Materials Aqueous tailings samples used in this investigation were from the Syncrude tailings pond. The physico-chemical properties, handling procedures, and the procedure for the removal of residual bitumen and hydrophobic solids have been reported previously(7). Process Description A flow diagram for the process is shown in Figure 1. The sample is first treated to remove residual bitumen(7, 8). The clean tailings were then divided into two portions. One portion was used to study the consolidation behaviour without removing amorphous solids and the other portion was mixed with one of the reagents to dissolve or disperse amorphous solids(15–17). The contents were agitated until the amorphous solids dissolved producing a dark brown suspension layer. At the end of agitation, the contents were centrifuged for fractionation into a dark brown suspension layer and a sediment layer. The dark brown suspension was carefully decanted from the sediment. This fraction was then treated using the gelation process to precipitate the amorphous solids for potential commercial applications(15). The precipitation of amorphous solids also results in the release of clear water that can be recycled.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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