Bioprocessing-Based Approach for Bitumen/Water/Fines Separation and Hydrocarbon Recovery from Oil Sands Tailings
Notice bibliographique
Résumé
Oil sands are a major source of oil, but their industrial processing generates tailings ponds that are an environmental hazard. The main concerns are mature fine tailings (MFT) composed of residual hydrocarbons, water, and fine clay. Tailings ponds include toxic contaminants such as heavy metals, and toxic organics including naphthenics. Naphthenic acids and polyaromatic hydrocarbons (PAHs) degrade very slowly and pose a long-term threat to surface and groundwater, as they can be transported in the MFT. Research into improved technologies that would enable densification and settling of the suspended particles is ongoing. In batch tests, BioTiger™, a microbial consortium that can metabolize PAHs, demonstrated improved oil sands tailings settling from a Canadian tailings pond. Results also showed, depending on the timing of the measurements, lower suspended solids and turbidity. Elevated total organic carbon was observed in the first 48 hours in the BioTiger™-treated columns and then decreased in overlying water. Oil sands tailings mixed with BioTiger™ showed a two-fold reduction in suspended solids within 24 hours as compared to abiotic controls. The tailings treated with BioTiger™ increased in microbial densities three orders of magnitude from 8.5 × 105 CFU/mL to 1.2 × 108 CFU/mL without any other carbon or energy source added, indicating metabolism of hydrocarbons and other available nutrients. Results demonstrated that bioaugmentation of BioTiger™ increased separation of organic carbon from particles in oil sands and enhanced settling with tailings with improved water quality. Journal style is for Abstract to be less than 200 words, and contain no citations to other sources; please edit as needed
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 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 ».