Waste Biomass-Extracted Surfactants for Heavy Oil Removal
Notice bibliographique
Résumé
The potential synergism between biobased surfactants, produced from the alkaline extraction of waste biomass, and a synthetic surfactant was assessed. This synergism was explored in terms of surface and interfacial tension reduction, and the ability of mixtures to remove heavy oil from oil-bearing sand. The waste biomass sources investigated were return activated sludge (RAS) from municipal wastewater from Toronto, Canada, and urban refuse (UR) matter from municipal solid waste compost treatment facilities in Piemonte, Italy. Surfactants from both sources were extracted using alkaline extraction methods. Mixtures of these waste biobased surfactants with the synthetic surfactant, sodium dioctyl sulfosuccinate (AOT), at a total concentration of 1g TOC /L, were able to achieve low interfacial tensions (<1 mN/m) with toluene and hexane, without the addition of electrolytes. The mixtures generally achieved interfacial tensions (IFTs) an order of magnitude below that of the pure biobased surfactant. At an increased total concentration of 10 g TOC /L, an UR extract (FORSUD), mixed at 40% with AOT, reached an ultralow IFT of 0.019 mN/m against hexane, without the need to add salt into the system. Furthermore, the RAS–AOT and UR–AOT mixtures were examined for their use in the removal of heavy oil, bitumen, from contaminated sand. The low IFTs of the mixtures proved to be useful in removing heavy oil (bitumen) from sand particles.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».