Notice bibliographique
Résumé
Current bitumen extraction technologies used in surface mined oil sands in Alberta, Canada require large volumes of fresh water, which in turn generate large volumes of fluid fine tailings (FFT). Managing these tailings is a major challenge for oil sands operators. Non-aqueous extraction (NAE) is an alternative method which uses hydrocarbon solvents such as cyclohexane, producing smaller volumes of dry tailings with most of the solvent being recoverable post-extraction. However, residual cyclohexane remains in the non-aqueous extraction solids; therefore, developing technology for cycloalkane biodegradation is the aim of this study. Microcosm experiments involve setting up sealed bottles in which a microbial source such as soil or FFT is mixed with nutrient media and/or NAE dry tailings. These microcosms were amended with distinct electron acceptors and cycloalkane NAE solvents to create aerobic, nitrate-reducing, sulfate-reducing, iron-reducing, or methanogenic conditions for cycloalkane biodegradation. These conditions simulated dry tailings management under either upland and wetland reclamation scenarios. Gas chromatography was used to measure cycloalkane concentrations in the microcosm. Electron acceptor depletion and gas production resulting from biodegradation were also being monitored over the course of the experiments. Microcosms containing active microbial communities capable of cycloalkane degradation were found to have three elements in common: maintaining aerobic conditions via oxygen addition, sufficient concentrations of nitrogen and phosphorus, and FFT inoculum. In all other treatments, including anaerobic conditions or other inoculates such as soil or oil sands process affected waters, no significant degradation was observed over the allotted 2 year incubation despite other indications of microbial activity. Therefore, future cycloalkane biodegradation technologies will likely require oxygen and nutrients for adequate cycloalkane removal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».