Impact of fugitive bitumen on polymer‐based flocculation of mature fine tailings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In bitumen recovery from oil sands, a percentage of the bitumen is lost to tailings. The effect of fugitive bitumen on fines settling and consolidation in tailings ponds remains controversial. In the current study, the settling performance of mature fine tailings (MFT) in response to flocculant addition was considered by studying MFT of varying bitumen content. Bitumen content in the MFT was adjusted by controlled removal of bitumen using a Denver flotation cell. The initial settling rate of flocculated MFT was observed to increase with decreasing bitumen content from 0.45 to 0.18 wt%. A further reduction in bitumen content was found to dramatically decrease the settling rate of flocculated MFT. Such behaviour seems counterintuitive since the polymer flocculant was found to have a greater affinity for ‘clean’ surfaces (Al 2 O 3 ) than for bitumen contaminated surfaces, as measured by quartz crystal microbalance with dissipation (QCM‐D), which would predict a further increase in settling rate of flocculated MFT with decreasing bitumen content. The reduction in settling rate below a critical bitumen content is thought to result from selective removal of hydrophobic solids, since washing of untreated MFT with toluene is shown to significantly improve settling of flocculated solids. The current study confirms the use of flotation as a viable option to control MFT bitumen content and improve the settling rate of flocculated MFT.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».