MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4235144018 · doi:10.1201/b11962-28

Wettability of fine solids extracted from bitumen froth

2014· book-chapter· en· W4235144018 sur OpenAlexaboutno aff
Fei Chen, J.A. Finch, Zhenghe Xu, Jan Czarnecki

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAsphalt Pavement Performance Evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsphaltWettingMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oil sands deposits in northern Alberta contain more hydrocarbons than all OPEC reserves combined. The amount recoverable using the existing technology is slightly larger than the total oil reserves of Saudi Arabia. Today, the total production of oil from oil sands amounts to over 20% of Canadian oil consumption, threequarters of which is from open pit mining; the remainder comes from in situ recovery. Clark’s hot water extraction process and its modifications have been used to separate bitumen from the oil sand ore. In this process, the mined oil sand is mixed with hot water and the digested slurry is fed into large gravity separation vessels, where bitumen is recovered as a froth product in a process similar to flotation. The froth produced as such typically contains ca. 60% bitumen, 30% water, and 10% solids. The froth is cleaned by adding a diluent (an organic liquid mixture, such as naphtha) to provide a density difference between the water and hydrocarbon phases and to reduce the viscosity of the froth. The diluted bitumen is then fed through a two-stage centrifuge (at ca. 250 x and 2500 x g, respectively) to remove coarse particles in the first stage by scroll machines and the remaining fine solids and finely dispersed water droplets in the second stage by disc centrifuges. (Inclined plate settlers and/or third-stage centrifuges are also used in commercial operations.) Collectively called froth treatment, this process produces a product still containing ~ 2% water and 0.5% solids.

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 enseignants0,346
Score d'incertitude au seuil0,689

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAsphalt Pavement Performance EvaluationTravaux en français237 207