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Enregistrement W2970620497 · doi:10.1002/cjce.23636

Water soluble polymeric nanofibres for rapid flocculation and enhanced dewatering of mature fine tailings

2019· article· en· W2970620497 sur OpenAlexaffvenue
Christopher Afacan, Ravin Narain, João B. P. Soares

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMinerals Flotation and Separation Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlocculationTailingsDewateringPolymerTurbiditySettlingChemical engineeringMaterials scienceChemistryComposite materialEnvironmental engineeringGeologyMetallurgyGeotechnical engineeringEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Water‐soluble polymer flocculants have been used to efficiently release entrapped water in oil sands tailings by bridging fine particles to create large heavier flocs which can then settle faster and release water more efficiently. Due to their initial interaction with the fine particles suspended in tailings, polymer nanofibres may perform better than their parent polymers because of the entire surface of the nanofibres being fully accessible to the fine particles. In this work, commercially available poly(acrylamide‐co‐diallyl dimethylammonium chloride) was chosen as a basis for this study. Initial settling rate, supernatant turbidity, water recovery, capillary suction time, and solids content were measured to determine the effect of polymer nanofibres on solid‐liquid separation. The solid forms of the polymer (either as nanofibre or powder) perform better than the polymer solution in each test, with optimum dosages of 5 wt% mature fine tailings (MFT) loading. Nanofibres could achieve settling rates of 60 m/h, while the other forms were only able to achieve 42 m/h. Additionally, the turbidity of the supernatant obtained after flocculation with nanofibres was 15 nephelometric turbidity units (NTU), while the polymer solution and powder produced turbidites of 162 NTU and 70 NTU, respectively. In addition, polymer nanofibres and powders generated larger flocs compared to the polymer solution, which produced small, homogenized flocs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 GPT0,186
Écart entre enseignants0,182 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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