Effects of Calcium and Aluminum on Particle Settling in an Oil Sands End Pit Lake
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Surface mining of oil sands ore in Alberta, Canada has generated fluid fine tailings (FFT) that must be reclaimed. End pit lakes (EPLs), which consist of thick deposits of FFT capped with water, have been proposed for FFT reclamation, and Base Mine Lake (BML) is the first full-scale demonstration EPL. However, FFT particle settling and resuspension contributes to high turbidity in the BML water cap, which may be detrimental to the development of an aquatic ecosystem. This study investigated the effect of Ca and Al treatments on turbidity mitigation. The initial turbidity was reduced from 20 NTU to less than 2 NTU in BML surface water treated with 54 mg/L of Ca or 1.1 mg/L of Al. At a concentration of 1.1 mg/L, Al reduced the initial turbidity to a greater extent, and in a shorter time, than 54 mg/L of Ca. Further, resuspended Al-treated FFT particles were 100–700 nm larger in diameter, and thus resettled faster than the resuspended untreated or Ca-treated FFT particles. The final turbidity values 21 days after resuspension of untreated and 1.7 mg/L Al-treated FFT particles in fresh BML surface water were 20.5 NTU and 2.5 NTU, respectively. Thus, Al treatment may be effective in mitigating turbidity in BML through both Al-induced coagulation and self-weight settling of the resuspended Al-treated FFT particles.
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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 ».