Role of mineral flotation technology in improving bitumen extraction from mined Athabasca oil sands: I. Flotation chemistry of water‐based oil sand extraction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The role of surface hydrophobicity in water‐based oil sand extraction is examined from the perspective of mineral flotation separation. Although anionic carboxylates (sulphonates) released from bitumen are helpful for charging bitumen and liberating bitumen from sand grains, their presence in oil sand slurries tends to make bitumen and bubbles less hydrophobic. In addition, solid hydrophobization under oil sand extraction conditions can occur through different mechanisms of carboxylate adsorption. It is the hydrophobized fine solids that present challenges for achieving a high bitumen recovery with a good froth quality, due to their competition with bitumen for attachment to bubbles. While chemisorption of carboxylates contributes to hydrophobization of heavy minerals present in oil sands, carboxylate adsorption activated by hydrolyzed metal cations alters silica and clays from hydrophilic to hydrophobic. Different adsorption mechanisms of calcium on silica, clays, and other minerals are analyzed to explain why fine solids of varying mineralogy in combination with calcium affect bitumen extraction differently. Metal ions that activate solid hydrophobization under oil sand extraction conditions are identified from dynamic attachment of solids from mature fine tailings (MFT) to bitumen. To mitigate the effect of fines on oil sand extraction, selective flocculation of fine solids is recognized as especially feasible for bitumen flotation recovery from oil sand middling streams. Future research in reducing or eliminating caustic addition, understanding the role of inorganic anions, and searching for feasible techniques for treating MFT based on different mineralogy and surface properties, are briefly discussed.
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 | 0,000 |
| 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 ».