Robust Aqueous–Nonaqueous Hybrid Process for Bitumen Extraction from Mineable Athabasca Oil Sands
Notice bibliographique
Résumé
Mining and processing of Athabasca oil sands in Alberta, Canada, is a great success story of government–industry collaboration, fulfilling increased domestic and worldwide demands for oil. However, economic and environmental incentives still exist in the oil sands industry to enhance oil recovery and reduce energy consumption and water use, while minimizing green-house gas emissions and tailings ponds. The current industrial bitumen extraction processes, after surface mining, are exclusively water-based and operate at elevated temperatures, typically between 45 and 50 °C. Robust low-temperature processes, with reduced in-take of feedwater, that are less sensitive to ore characteristics are in a strong demand from both environmental and economical point of views. In response to this demand, we propose a robust aqueous–nonaqueous hybrid bitumen extraction process, in which diluent such as kerosene and naphtha is added to the oil sands prior to oil sands slurry preparation to decrease bitumen viscosity and enhance bitumen liberation. With the proposed hybrid bitumen extraction process, the oil sand processing temperature can be reduced to ambient temperature. To prove this concept, bitumen recovery tests were carried out on four Athabasca oil sand ores of good to poor processability, using a Denver flotation cell operated at ambient temperature. Adding kerosene or naphtha to oil sands at 4–11 wt % of the bitumen content was found to significantly enhance flotation recovery of bitumen and bitumen froth quality, especially for poor processing ores. It was found that kerosene addition not only increased bitumen liberation kinetics determined using our novel in situ bitumen liberation visualization flow cell (BLVFC) but also improved bitumen aeration measured by induction time apparatus.
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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 | 0,001 |
| 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 ».