Rapid Determination of Bitumen Content in Athabasca Oil Sands by Laser-Induced Breakdown Spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Evaluation of bitumen content in oil sands feedstock is important to control the extraction process and improve the recovery efficiency. Current standard techniques for bitumen determination in oil sands ore suffer whether from their time-consuming labor intensive method of sample preparations or from requiring a high number of samples for calibration purposes. The analysis of bitumen ore samples is very challenging for the analytical chemist due to its nature of several phases of wet and dry particles and heterogeneous mixture of clay, bitumen, water, and solid contents. In this paper, we present a new enabling method using LIBS to determine rapidly and without sample preparation the bitumen content in oil sands ores. A qualitative study by principal component analysis was first done, and then a partial least-squares method was performed to assess the feasibility of determining bitumen by LIBS. The results show a good correlation between LIBS spectra and bitumen content and a prediction averaged absolute error around 0.7%. This method demonstrates that the LIBS is a promising tool for rapidly assessing oil sands ore grades either in the lab, at-line, or online. Elemental composition of solids is also investigated.
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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 ».