Role of mineral flotation technology in improving bitumen extraction from mined <scp>A</scp>thabasca oil sands <scp>III</scp>. Next generation of water‐based oil sands extraction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Current water‐based oil sands extraction operations are unsustainable, due to their consumption of large quantities of water and energy, generation of large volumes of fluid fine tailings, and rapid expansion of tailing ponds. From a brief analysis of the historical evolution of water‐based oil sands extraction, it has been identified that the use of conventional dispersed air flotation to recover liberated bitumen from oil sand slurries is mainly responsible for the high consumption of water required and the fluid fine tailings generated. Based on mineral flotation principles, a new concept is proposed, whereby water‐based oil sands extraction is simplified as a process of transferring hydrophobic bitumen from hydrophilic surfaces (sands) to hydrophobic surfaces (bitumen carriers). Compared to existing bitumen extraction technologies, bitumen liberation from sands is accelerated by attrition/scrubbing, and the liberated bitumen is recovered from the oil sand slurry by hydrophobic coagulation and heavy media separation. This concept is verified from preliminary laboratory tests for processing (above) average grade oil sands. The water required is significantly reduced from 100 to 150 wt% of the ores processed (as seen in current commercial operations) to 30‐40 wt% of the ores. Virtually no fluid fine tailings are generated, with the potential of eliminating tailing ponds. The tailings produced after bitumen extraction are paste‐like, containing >60 wt% solids, which can be directly disposed of in the mining pit, with little or no further treatment. Future research is needed to justify and refine the concept in large‐scale tests and engineer it into commercial operations.
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 ».