Determination of clay content in Canadian oil sands using x‐ray florescence spectroscopy for diagnosis of ore processability
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study, a simple and robust method based on the use of x‐ray fluorescence (XRF) spectroscopy to measure potassium content as an indicator of illite in oil sands was proposed and tested. The XRF results of illite determination were compared with those determined using the conventional methylene blue titration (MBT) method. To test the suitability of the XRF method for determining illite content in various streams of oil sands processing as a diagnosis tool, a toluene‐diluted‐bitumen solution was used to contaminate solid surfaces prior to their analysis by the XRF and MBT methods. In order to remove the organic matter from the bitumen‐contaminated solids for evaluating the XRF and MBT method, toluene washing and low temperature ashing were applied to the bitumen‐contaminated solids prior to their analysis. The robustness of the XRF analysis in comparison with the MBT method was further confirmed by analyzing the solids extracted from bitumen froth and tailings stream. The results show that the XRF method was more tolerant to surface contamination and therefore more reliable in determining illite content in oil sands and relevant processing streams. It was also found that the potassium contents measured by the XRF method on solids from 10 ores show a strong correlation with the corresponding fines contents of these ores, indicating that the XRF method can potentially be used to determine the fines content of oil sands and related processing streams.
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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 ».