Enhanced settling of mature fine tailings (MFT) by paramagnetic nanofluids based on nanoiron
Notice bibliographique
Résumé
The extraction of bitumen from sand by utilizing hot water processes results in the production of a slurry waste which is stored in so called “tailings ponds”. Within these ponds, while fast settling sand particles segregate from the slurry in relatively short time, the fines fraction accumulates in the center of the pond and then settles, becoming mature fine tailings (MFT). Most of the water content of the pond is recycled back, however around 86% of the volume of MFT consist of water and it cannot be recycled. It takes a few years after placement for MFT to settle to around 35% solids. By 2008 there were about 750 million cubic meters of MFT within the tailing ponds. Assuming the tailing management remains the same, the amount of fluid tailings is expected to reach two billion cubic meters by 2034. In 2009 it was estimated that there were around 130 square kilometers of tailings ponds in the oil sand region at Canada. Thus, one of the most important environmental challenges regarding oil sands mining is developing a process to separate water from the fine tailings within a reasonable time frame, in order to allow for the reclamation of the site. Bearing in mind these problems we initiated a preliminary applied research program in order to prove the concept of speeding up sedimentation of MFT by means of nanoparticles, and more specifically by using paramagnetic nanofluids manufactured with these nanoparticles. This preliminary series of tests proved that the concept of enhancing settling of MFT by means of paramagnetic nanofluids is feasible. Clarification of samples treated with magnetic nanoparticles achieved a 50% value as compared to only a 10% clarification in the same lapse for untreated samples, while dosage of conventional flocculants resulted in erratic behavior.
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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 ».