Mature fine tailings from oil sands processing harbour diverse methanogenic communities
Notice bibliographique
Résumé
Processing oil sands to extract bitumen produces large volumes of a tailings slurry comprising water, silt, clays, unrecovered bitumen, and residual solvent used in the extraction process. Tailings are deposited into large settling basins, where the solids settle by gravity to become denser mature fine tailings (MFT). A substantial flux of methane, currently estimated at ~40 million L/day, is being emitted from the Mildred Lake Settling Basin. To better understand the biogenesis of this greenhouse gas, the methanogenic consortia in MFT samples from depth profiles in 2 tailings deposits (Mildred Lake Settling Basin and West In-Pit) were analyzed by constructing clone libraries of amplified archaeal and bacterial 16S rRNA genes. The archaeal sequences, whose closest matches were almost exclusively cultivated methanogens, were comparable within and between basins and were predominantly (87% of clones) affiliated with acetoclastic Methanosaeta spp. In contrast, bacterial clone libraries were unexpectedly diverse, with the majority (~55%) of sequences related to Proteobacteria, including some presumptive nitrate-, iron-, or sulfate-reducing, hydrocarbon-degrading genera (e.g., Thauera, Rhodoferax, and Desulfatibacillum). Thus, MFT harbour a diverse community of prokaryotes presumptively responsible for producing methane from substrates indigenous to the MFT. These findings contribute to our understanding of biogenic methane production and densification of MFT in oil sands tailings deposits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 tête enseignante, 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 ».