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Enregistrement W2158335751 · doi:10.1002/cjce.20283

Polymer aids for settling and filtration of oil sands tailings

2010· article· en· W2158335751 sur OpenAlexafffundvenue
Xiaoyan Wang, Xianhua Feng, Zhenghe Xu, Jacob H. Masliyah

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTailingsOil sandsFlocculationSettlingFiltration (mathematics)Waste managementPolymerMoistureEnvironmental sciencePulp and paper industryMaterials scienceEnvironmental engineeringMetallurgyComposite materialAsphaltEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Commercial Magnafloc 1011 (Percol 727) polymer and in‐house synthesised Al‐PAM polymer were used to flocculate oil sands tailings that were derived from low and high fines oil sands ores. Fines are defined as mineral solids less than 44 µm. The performance of polymers was evaluated in terms of tailings settling, filtration rate, and final moisture content of tilter cakes. Both polymers were shown to effectively flocculate the derived oil sands tailings and hence to enhance tailings settling. Al‐PAM performed very well as a filtration aid. The final moisture content of the filter cake obtained from tailings derived from the low fines ore was 6.6 ± 1.2 wt.% and that from the high fines ore was 16.9 ± 0.8 wt.%. This class of polymer can provide an alternative approach for oil sands tailings disposal that has the potential to eliminate tailings ponds. However, the commercial Magnafloc 1011 polymer was found ineffective as a filtration aid for the two tailings tested in this study.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,299

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,179 · 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 tête enseignante, 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

Citations70
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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