Computational fluid dynamics investigation of bitumen residues in oil sands tailings transport in an industrial horizontal pipe
Notice bibliographique
Résumé
Pipeline transport is commonly used in the oil sand industry to convey crushed oil sand ores and tailings. Bitumen residues in the oil sand tailings can be a threat to the environment that separating them from tailings before disposal is crucial. However, low bitumen concentration in the tailing slurry and the complex transport characteristics of the four-phase mixture make the process difficult. This study establishes an Eulerian–Eulerian (E–E) computational fluid dynamics model for an industrial-scale oil sand tailings pipeline. A comprehensive sensitivity analysis was conducted on the selection of carrier-solid and solid-bitumen drag models. The combination of small and large particle sizes (i.e., 75 and 700 μm) and bitumen droplet size (i.e., 400 μm) provided good agreement with field data in velocity profiles and pressure drop. The validated model was subsequently extended to investigate the influence of the secondary phase (i.e., bitumen droplets and bubbles) on flow characteristics in a tailing pipeline. The investigation covered a range of bitumen droplet size (100–400 μm), bitumen fraction (0.0025–0.1), bubble size (5–1000 μm), and bubble fraction (0.0025–0.3) and their influences on the velocity, solids, and bitumen distribution are revealed. For an optimum bubble size of 500 μm, a maximum recovery of 59% from the top 50% and 83% from the top 75% of the pipe cross section was obtained. The present study demonstrates the preferential distribution of bitumen and provides valuable insight into bitumen recovery from an industrial-scale tailing pipeline.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».