Treatment of oil‐based drill cuttings by hydrophobic deep eutectic solvents
Notice bibliographique
Résumé
Abstract During the exploitation of shale gas, there are many oil‐based drill cuttings (OBDC) produced, which are hazardous waste. In this paper, the characteristics of OBDC were analyzed and 25 hydrophobic deep eutectic solvents (DESs) were prepared as extractants for treating OBDC. The results showed that the DES formed by lauric acid and thymol had the highest extraction efficiency. The significant parameters of the extraction process were studied by using total petroleum hydrocarbon (TPH) as an index and the rational extraction conditions were recommended as follows: 0.8:1 mole ratio of lauric acid to thymol, 10:1 mass ratio of DES to OBDC, and 1 h extraction time at 60°C. The TPH of OBDC can be decreased from 14.75 to 0.87 wt.% at this recommended condition. The high extraction efficiency was also confirmed by energy dispersive spectrum results of treated OBDC. In addition, the lauric acid/thymol DES can be recycled and the TPH was still smaller than 1% after three cycles. This research suggests that hydrophobic DES extraction is an effective technology for TPH removal from OBDC.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».