X‐ray radiation monitor for measuring solids content in fluid fine tailings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The extraction of bitumen from oil sands produces fluid fine tailings (FFT) consisting mainly of water, sands, clay, and residual bitumen. Generally, devices with radioactive sources are used to measure the variation of FFT density or solids concentration inline, but to date there is no suitable device for in situ monitoring in tailings storage facilities such as large tailings ponds. In this study, an alternative method using high‐resolution spectrometry based on a low radiation intensity source and a cadmium telluride (CdTe) detector was used to measure the solids content in tailings samples based on X‐ray attenuation. The radiation source used in the experiment was a 1 μCi 133Ba. GEANT4, a Monte Carlo–based simulation code that calculates the transmission of radiation through matter, was used to simulate the results of this study and build calibration curves that can determine the solids content concentration based on measured sample composition. Experiments and simulations were performed on various concentrations of both actual FFT samples from tailings facilities and kaolin as a model material. Good agreement between the experimental and simulation results was observed, paving the way for a potential real‐time solids content measurement system that could be deployed over large areas to measure the settling of FFT in tailings ponds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».