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Enregistrement W2762501729 · doi:10.1021/acs.energyfuels.7b02286

Detection of Volatile Organic Compounds in Froth Multiphase Systems from Oil Sands Operations Using a Headspace GC–MS Method

2017· article· en· W2762501729 sur OpenAlexafffund
Lisa C. Duffin, Xiaomeng Wang, Justin Stoesz

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesOffice of Energy Research and DevelopmentGovernment of CanadaCanadian Association of Petroleum Producers
Mots-clésOil sandsTolueneTailingsXyleneAsphaltNaphthaHeptaneChemistryHydrocarbonDetection limitSolventGasolineEnvironmental scienceEnvironmental chemistryChromatographyMaterials scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Degradation of air quality due to oil sands operations is one of the largest concerns for stakeholders and regulators. Volatile organic compounds (VOCs) released from tailings ponds are an important contributor to poor air quality. Current government regulations impose a limit on hydrocarbon losses to the froth treatment tailings at 4 barrels per 1000 barrels of dry bitumen produced. However, considering the scale of bitumen production, atmospheric pollution from allowable VOC emissions is still problematic. One source of solvent loss to tailings ponds is solvent trapped in rag layers formed during froth treatment (a multiphase system that sometimes develops at the interface between the diluted bitumen and water). It would be useful to have a method for directly determining solvent loss in rag layers as support to efforts to optimize solvent recovery from froth treatment tailings. In this paper, analytical methods for the direct determination of solvent content in multiphase waste streams from oil sand froth treatment have been developed using headspace sampling combined with gas chromatographic separation and mass spectroscopic detection. The respective detection limits for heptane, toluene, octane, and p -xylene in the water layer are 0.1, 0.4, 0.03, and 0.4 ppm. The detection limits for heptane, toluene, octane, and p -xylene in the rag layer and oil are all approximately 1 wt %. The respective detection limits for naphtha in water, rag layer, and oil are 0.5 ppm, 6 wt %, and 6 wt %.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,268 · 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
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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