MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2320663643 · doi:10.1021/es301760p

Experimental and Modeling Study of Residual Liquid Recovery from Spent Sand in Bitumen Extraction Processes from Oil Sands

2013· article· en· W2320663643 sur OpenAlexafffund
Moosa Rabiei Faradonbeh, Mingzhe Dong, Thomas G. Harding, Jalal Abedi

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesSyncrudeUniversity of Calgary
Mots-clésOil sandsAsphaltSaturation (graph theory)Environmental scienceCapillary pressureExtraction (chemistry)Capillary actionGeotechnical engineeringPetroleum engineeringChemistryMaterials scienceChromatographyGeologyComposite materialPorous mediumPorosity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disposing solid residue with high liquid content into the environment may impact the immediate ecosystem and its surroundings. In bitumen recovery process from oil sands, it is environmentally and economically desirable to effectively recover as much of the liquid trapped in the spent solids as possible, prior to releasing it into the environment. An experiment was designed to investigate the effect of capillary force to enhance liquid recovery by using a thin, semipermeable layer as the membrane. The results indicate that by employing a membrane at the outlet, and pressurizing the air above the sand bed, the average liquid saturation can be decreased by 50%; however, the maximum pressure applied is restricted by the physical characteristics of the membrane. A mathematical model is developed to predict the liquid saturation profile along the sand pack during transient and steady-state conditions, and results are validated against measured average saturation using two different sand types. Results suggest that more liquid can be recovered from the spent sand bed by increasing the height of the bed; however, the required time to achieve the maximum recovery is increased as well. This method can be applied to reduce the liquid content of spent sand from any process before it is disposed of, thereby reducing possible hazards which may affect the environment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironmental Science & TechnologyMême sujetPetroleum Processing and AnalysisTravaux en français237 207