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Enregistrement W2326487185 · doi:10.1021/ef101503h

Potential for CO<sub>2</sub>Fixation by Chlorella pyrenoidosa Grown in Oil Sands Tailings Water

2011· article· en· W2326487185 sur OpenAlexaffabout
Swati Yewalkar, Belinda Li, Duško Pošarac, Sheldon J.B. Duff

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTailingsChlorella pyrenoidosaAlgaeOil sandsEnvironmental sciencePulp and paper industryChlorellaNitrateNutrientEnvironmental chemistryChemistryBotanyAsphaltBiologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Discharge of process water into tailings ponds is associated with many mining operations, including that of bitumen. These tailings ponds can be used to grow organisms, such as algae, which, in turn, fix CO 2 and degrade unwanted dissolved components. After processing, algae can be used for the production of fuels (for example, biodiesel or methane). In this work, we explored the potential for growth of a unicellular algae, Chlorella pyrenoidosa, in tailings water from an oil sands mining and upgrading operation. Once we determined that it was possible to grow algae in the tailings water, we designed and optimized minimal growth media for biomass (algae) production and did a preliminary engineering estimate of the potential for CO 2 fixation. The medium components required for growth of C. pyrenoidosa in 95% oil sands tailings water (OSTW) were screened using a two-level full factorial experiment. Sodium nitrate, phosphate, and Fe-ethylenediaminetetraacetic acid (EDTA) were the most important medium components. After this work, response surface methodology (RSM) was used to find the optimum concentrations of these nutrients. The optimum concentrations of sodium nitrate, phosphate, Fe-EDTA, and trace metal solution were 11.9 mM, 9.4 mM, 49.5 μM, and 2 mL/L, respectively. On the basis of an optimized specific growth rate of 0.085 g L −1 day −1, it was estimated that 12 million tons/year of CO 2 could be fixed by C. pyrenoidosa growing in the tailings ponds in the Athabasca region of Canada. This value has to be considered optimistic because of fluctuations in temperature, light, and other growing conditions, which would be experienced in the full-scale system.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations13
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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