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Enregistrement W2802507687 · doi:10.1016/j.ijmst.2018.04.012

Coagulation enhanced electrokinetic settling of mature fine oil sands tailings

2018· article· en· W2802507687 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Mining Science and Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrokinetic Soil Remediation Techniques
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrokinetic phenomenaTailingsSettlingDewateringOil sandsSlurryFlocculationCoagulationSuspension (topology)FerricSedimentChemistryWaste managementEnvironmental engineeringEnvironmental scienceMaterials scienceGeologyGeotechnical engineeringMetallurgyAsphaltEngineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mature fine oil sand tailings (MFT) remain as slurry in the tailings pond for long time. The dewatering and consolidation of MFT for sustainable management is an important task for the mining industry. The objective of this study is to accelerate electrokinetic settling of MFT solids in suspensions in presence of optimal coagulant. In the first phase, optimal coagulant and coagulant dosage for settling of suspension are identified, i.e., ferric chloride at 350 mg/L. It is found that the chemical treatment is not much effective; the final solid content of the sediment is only 6.48% from an initial of 5%. In the second phase, combined coagulation and electrokinetic treatment is carried out to enhance the settling effect. The direct electric current is applied in continuous and intermittent modes on MFT suspensions placed in electrokinetic cell. The results show the final solid content reaches 23.74% under the combined application of 350 mg/L ferric chloride and 218.75 V/m applied voltage gradient in the continuous mode. The intermittent current mode with 40% save in power consumption produces a settled sediment having 20.84% final solid content.

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.

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)0,001
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 enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,272

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,240 · 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