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Enregistrement W2462993456 · doi:10.1002/cjce.22564

Impact of fine solids on mined athabasca oil sands extraction II. Effect of fine solids with different surface wettability on bitumen recovery

2016· article· en· W2462993456 sur OpenAlexaffvenue
Zoe A. Zhou, Haihong Li, Ross Chow, O. B. Adeyinka, Zhenghe Xu, Jacob H. Masliyah

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMinerals Flotation and Separation Techniques
Établissements canadiensUniversity of AlbertaImperial Oil (Canada)Alberta Innovates
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSlurryOil sandsAsphaltWettingExtraction (chemistry)Total dissolved solidsSuspended solidsParticle sizeKaoliniteChemistryMaterials scienceChemical engineeringMineralogyWaste managementChromatographyEnvironmental engineeringComposite materialWastewaterEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The effect of solids wettability on bitumen extraction recovery and froth quality was examined by adding fine solids (< 5 and < 40 μm silica, or < 5 μm kaolinite clays) and surfactants (dodecylamine) to the oil sands slurry. Oil sands extraction tests were run using a 1‐L Denver flotation cell at 50 °C. The results show that solids wettability plays a significant role in bitumen extraction recovery and froth quality. Adding fine solids to the oil sands slurry decreased bitumen recovery, and increased the amount of solids and water in the bitumen froth. The addition of finer solids (< 5 μm) into the oil sands slurry resulted in more solids and water in the bitumen froth than the addition of coarser solids (< 40 μm). Compared to hydrophilic solids, hydrophobized fine solids due to amine addition led to more fine solids being recovered to the bitumen froth. However, recovery of hydrophobized fine solids (resulting from amine adsorption) increased with smaller particle sizes, which is contrary to the trend in single mineral flotation where hydrophobized solids recovery increased with increasing particle sizes (for the size faction of < 44 μm).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,521

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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