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Enregistrement W2604540618 · doi:10.1021/acs.energyfuels.6b03184

Rare Earth Elements in Alberta Oil Sand Process Streams

2017· article· en· W2604540618 sur OpenAlexaboutno aff
Elliot Roth, Tracy L. Bank, Bret Howard, Evan Granite

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeochemistry and Elemental Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Energy Technology Laboratory
Mots-clésTailingsOil sandsOil shaleFraction (chemistry)STREAMSInductively coupled plasma mass spectrometryRare earthChemistryEnvironmental scienceEnvironmental chemistryMass fractionMineralogyMass spectrometryGeologyMaterials scienceChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concentrations of rare earth elements in Alberta, Canada oil sands and six oil sand waste streams were determined using inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP–MS). The results indicate that the rare earth elements (REEs) are largely concentrated in the tailings solvent recovery unit (TSRU) sample compared to the oil sand itself. The concentration of lanthanide elements is ∼1100 mg/kg (1100 ppm or 0.11 wt %), which represents a >20× increase in the concentration compared to the oil sand itself and a >7× increase compared to the North American Shale Composite (NASC). The process water, which is used to extract the oil from oil sands, and the water fraction associated with the different waste streams had very low concentrations of REEs that were near or below the detection limits of the instrument, with the highest total concentration of REEs in the water fraction being less than 10 μg/L (ppb). Size and density separations were completed, and the REEs and other potentially interesting and valuable metals, such as Ti and Zr, were concentrated in different fractions. These results give insights into the possibility of recovering REEs from waste streams generated from oil sand processing.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,400
Score d'incertitude au seuil0,805

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
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeObservationnel
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

Citations40
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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