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Enregistrement W2886849656 · doi:10.1680/jgrim.18.00069

Electrokinetic and chemical treatment of oil sands mature fine tailings: dewatering and strengthening

2018· article· en· W2886849656 sur OpenAlexaffabout
Yu Guo, Julie Q. Shang, Joon Kyu Lee, Yixuan Wang

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Civil Engineers - Ground Improvement · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrokinetic Soil Remediation Techniques
Établissements canadiensWestern UniversityAecom (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTailingsOil sandsDewateringElectrokinetic phenomenaSlurryZeta potentialSiltFlocculationHydraulic conductivityEnvironmental scienceGeotechnical engineeringWaste managementMaterials scienceAsphaltMetallurgyEnvironmental engineeringGeologySoil waterComposite materialSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oil sands tailings have become a major challenge in Canada due to various geotechnical and environmental concerns. Mature fine tailings (MFT) typically contain 70% water and 30% silt- and clay-sized solids and have low hydraulic conductivities, which lead to difficulties in consolidation by nature. Electrokinetics (EK) has been proved to be effective at dewatering and strengthening oil sands tailings, but is only limited to the anode area. Further treatment is needed to improve the tailings around the cathode. Chemical stabilisation is a mature technique for ground improvement. However, there is limited information for the combined effects of EK and chemical treatment on high water content geomaterials such as MFT, slurry, sludge and so forth. This research study was carried out to evaluate the effects of combined EK and chemical treatment of MFT. Quicklime and Portland cement were selected as the chemical additives. The changes in water content, undrained shear strength, plasticity, pore-water pH and electrical conductivity and particle zeta potential after treatment were studied. It was found that the chemical treatment reduced the material property difference between the anode and cathode, whereas it reduced EK-induced water flow. Combined EK and chemical treatment of MFT may be beneficial at a low chemical dosage.

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 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)0,000
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,633

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,188 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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