Electrokinetic thickening of mature fine oil sands tailings
Notice bibliographique
Résumé
Mature fine oil sands tailings (MFT) are the fine parts of oil sands tailings that remain suspended in tailings disposal pond for decades because of the low sedimentation/consolidation rate. This study applies electrokinetics to thicken, that is, to increase the solid content, of the MFT suspension. The geotechnical properties of MFT solids and chemical analysis of tailings pore water are measured, followed by electrokinetic (EK) tests. The results of this study indicate that EK thickening is very effective for the settling of MFT suspensions under an applied voltage of 219 V/m, the final solid content of the sediment reached 18·75% from an initial 5% after 7 h. The EK treatment is also very effective in clarifying the supernatant. The final turbidity of the supernatant is 30·6 NTU under 219 V/m applied voltage gradient. Regression models are developed using statistical software MINITAB 15 in coded and uncoded units to relate the final solid content of the sediment with the initial solid content and applied voltage gradient. The models and the independent variables are statistically significant at 95% confidence level based on F test and t test results, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».