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Enregistrement W2092803771 · doi:10.1021/ef7003688

Novel Bitumen Froth Cleaning Device and Rag Layer Characterization

2007· article· en· W2092803771 sur OpenAlexaff
Guoxing Gu, Liyan Zhang, Zhenghe Xu, Jacob H. Masliyah

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsphaltNaphthaOil sandsAqueous two-phase systemAqueous solutionExtraction (chemistry)Phase (matter)ChemistryAsphalteneChromatographyLayer (electronics)Chemical engineeringMaterials scienceOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A primary bitumen froth product, from a bitumen extraction process, contains approximately 30% water, 10% solids, and 60% bitumen. In bitumen froth treatment vessels, “rag layer” between the top organic phase and the bottom aqueous phase builds up from time to time. The presence of a thick layer of rag renders a two-phase separation into a three-phase separation, causing a significant reduction in oil/water/solids separation efficiency. A novel setup was built in our laboratory, which allows for a two-step water washing of naphtha-diluted bitumen froth (NDBF) and buildup of rag layer to be collected efficiently for further investigation of rag formation mechanisms. In the first step of bitumen froth cleaning, 1–5 mm diameter NDBF drops were introduced into an aqueous phase to allow the NDBF drops to rise to the top as the organic phase. In the second step, the top organic phase was then washed using the bottom aqueous phase by circulating the top organic phase back to the aqueous phase. The bitumen froth cleaning at 80 °C was tested for two different naphtha-to-bitumen mass ratios (N/B) of 0.7 and 7. In both cases, after the first washing, the water and solid contents were reduced by more than 91% and 87% of their original levels, respectively. In each of the two cases at N/B mass ratios of 0.7 and 7, the rag layer that formed in the device was collected and fractionated into five fractions, ranging from dry rags, chloroform solubles and insolubles, “asphaltenes”, and deasphalted organics. The emulsification potencies of these five fractions were tested using the simulated model system of heptane/toluene/water. The asphaltenes were characterized using elemental analysis, thermal gravimetric analysis (TGA), and Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy. The results showed that chloroform solubles and insolubles were in a mass ratio of about 1:1. Emulsion tests showed that the chloroform solubles and asphaltenes exhibited the highest emulsion stabilization potency. Elemental analysis and TGA showed that asphaltenes isolated from rags had twice more heteroatoms (N, S, and O) and contained more volatiles and residues than the asphaltenes obtained from normal bulk bitumen. FTIR characterization confirmed the results of elemental analysis.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations16
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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