The solvent extraction is a potential choice to recover asphalt from unconventional oil ores
Notice bibliographique
Résumé
The abundant unconventional oil ores (about 70% of total world oil) are playing an increasingly important role in global energy supply. To obtain asphalt in unconventional oil ores, different methods, including hot water-based extraction, pyrolysis and solvent extraction, were used to recover asphalt from oil ores (i.e., Canadian, Indonesian, and Iranian oil ores). It is found that asphalt recovery obtained by solvent extraction is the highest. Multi-staged single solvent extraction was used to recover asphalt from oil ores (i.e., toluene, tetrahydrofuran: THF, xylene, petroleum: PE, ethanol), resulting in a cumulative asphalt recovery over 98% at ambient conditions by using toluene. Take Iranian oil ores with the highest oil content (83.79 wt%) as an example, great asphalt recovery was obtained by using multi-staged composite solvents extraction (i.e., [email protected], [email protected], [email protected], [email protected]). It is also found that introduction of toluene in the composite solvents can significantly increase the ability of single solvent’s (xylene, THF, PE and ethanol) asphalt recovery. After solvent extraction, the solvent recovery was more than 95%. This finds suggest that solvent extraction method would be potential choice to recover asphalt from unconventional oil ores, and it possesses great prospect of industrial application in the future.
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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) | 0,002 | 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 ».