A model for technology development in oil sands tailings
Notice bibliographique
Résumé
Technology development is a key component of oil sands tailings management. As new needs arise from production demands, increasing environmental standards, heightened regulatory vigilance and cost saving imperatives, technology must be developed to meet those needs. The development of tailings technology has become a time- and resource-intensive process, with no guarantees that the investment will lead to a commercially viable product. The demand for a robust technology development process was recognised as key to the development of Tailings Development Roadmaps for the Alberta Innovates – Energy and Environment Solutions (AI-EES) project. One of the key components of the project was to deliver a tailings technology development model that would serve as a guideline for technology development within the oil sands tailings industry. In providing a framework for technology development, valuable resources are carefully integrated so as to enhance the prospects for success, while reducing risks and delays. This paper describes an 18 step iterative technology development model, developed through a literature review of technology development within international mining and other industries and tailings sectors, consultation with oil sands tailings industry experts, and a specialist workshop. The 18 steps are integrated into four stages of development: Formulation and Mobilisation; Research; Development; Commercial Implementation. Each stage and each step is defined in terms of priorities, goals, pitfalls, roadblocks and remedies along the technology development path, with essential iterations and linkages to other steps. The ultimate goal of the model is to reduce the number of promising tailings technologies that fail, to identify potential fatal flaws as early as possible in the development cycle, and to focus the investment of time, funding and valuable resources on the most rewarding technologies. In presenting this model, it is the authors’ hope that other tailings sectors may benefit from the insights gained in the oil sands, to provide scrutiny of the model proposed, and offer additional learning which may add further value to tailings technology development worldwide, and particularly in the paste tailings community.
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 ».