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Enregistrement W2999368293 · doi:10.1002/cjce.23707

Understanding the behaviour of dodecylamine as a model cationic collector in oil sands tailings dewatering applications using a novel FTIR based method

2020· article· en· W2999368293 sur OpenAlexaffvenueabout
Matthew Ripmeester, David A. Duford, Simon Yuan

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensSyncrude (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTailingsDewateringFourier transform infrared spectroscopySolubilityCationic polymerizationAqueous solutionChemistryExtraction (chemistry)Oil sandsAdsorptionAmine gas treatingChemical engineeringChromatographyMineralogyMaterials scienceGeologyOrganic chemistryGeotechnical engineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Tailings treatment technology is currently being developed at Syncrude Canada Ltd. (SCL) that involves adding a cationic surfactant (collector) to fluid fine tailings (FFT) in order to alter clay surfaces from hydrophilic to hydrophobic and promote faster dewatering. To understand the behaviour and effects of cationic collectors, a robust analytical method for measuring concentrations of aliphatic amine collectors in aqueous samples was developed. Dodecylamine (DDA) was used as the model collector molecule for this study. The method involves a liquid‐liquid extraction with dichloromethane (DCM) at basic pH followed by Fourier transform infrared (FTIR) detection of the primary amine N─H stretch of DDA at ~3382 cm−1. This method was successfully used to measure DDA in the matrices of recycled oil sands process affected water (RCW) and FFT. The optimized method was then used to understand the behaviour of DDA in a number of geochemical environments that could occur during tailings treatment. Analysis of the solubility of DDA in RCW found that the solubility of DDA increases with decreasing pH, while increasing temperature increased the solubility of DDA to a lesser degree. The solubility of DDA in RCW at its natural pH of 9.16 was found to be 4.22 mg · kg−1. Lastly, preliminary tests verified that FFT solids have a high relative DDA adsorption capacity and that the current standard DDA dosage used at SCL of 650 g/t, is effective as all the DDA was found tightly bound to clay surfaces with no excess DDA left in the water, even under acidic conditions.

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 seuil0,003

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 recherche0,0010,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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