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Enregistrement W4296710132 · doi:10.1177/0734242x221123145

Self-sustaining smouldering combustion for the treatment of industrial oily waste

2022· article· en· W4296710132 sur OpenAlexaff
Andrew W Sims, Gabriel Sabadell, Carl W. Lam, Daniel C. Segal, Paul Bireta, Dave Thomas

Notice bibliographique

RevueWaste Management & Research The Journal for a Sustainable Circular Economy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensChevron (Canada)
Organismes subventionnairesChevron
Mots-clésWaste managementEnvironmental scienceContext (archaeology)CombustionReuseEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significant onsite handling and offsite management costs are incurred by oilfield operators annually to properly manage hydrocarbon waste streams such as tank bottoms or other oily sludge or oil impacted soil generated during oil and gas production processes. The current study reports for the first-time technical results of a field trial on use of a smouldering combustion technology performed in an active oilfield. Two treatment batches with oily sludges, stabilized through blending with soil, resulted in permanent hydrocarbon removal (98–99.9% reduction) to create treated soil that met standards for reuse as clean backfill onsite. Emissions profile data collected pre- and post-thermal oxidizer indicated effective removal of volatile organic compounds, CO and SO 2 , but had increased NO and CO 2 due to combustion of propane to affect the thermal oxidation. Regulatory, financial, environmental and safety considerations are discussed in context of future full-scale smouldering technology deployment. The technology has the potential to lower overall unit costs for management of hydrocarbon impacted waste and reduce waste sent to landfills, which can benefit more remote sites.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,623
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0050,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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