Notice bibliographique
Résumé
Abstract Interactions between negatively charged bitumen and fine solids under oil sands extraction conditions were simulated using mature fine tailings (MFT) and hydrocarbon oil with dissolved carboxylic acids. Their attachment induced by cation activation was evaluated with different types of cations by simple dynamic attachment tests. The results revealed that solid hydrophobization by adsorbing surfactants was key for oil–solid attachment. Activation by multivalent metal cations was due to surface precipitation of metal hydroxides, followed by chemisorbing anionic surfactants on metal‐activated solids to form metal carboxylate complexes/precipitates, thereby hydrophobizing the solids. Activation by cationic surfactants depended on their hydrocarbon chain lengths. For short hydrocarbon chains, where hydrophobic interaction is weaker than electrostatic interaction between the added cationic and anionic surfactants, the added cations promote the adsorption of anionic surfactants by electrostatic interaction to render the solids hydrophobic. For long hydrocarbon chains where hydrophobic interaction is stronger than electrostatic interaction between the added cationic and anionic surfactants, the adsorption of anionic surfactants occurs through the hydrophobic association of the hydrocarbon chains, posing the head group towards water, thereby making the solids less hydrophobic. Activation by cationic flocculants was purely physical (hydrogen bonding and electrostatic): when the solids were turned positive by the added cationic flocculants, the added anionic surfactants then adsorbed onto the solids to render them hydrophobic. It appeared that soluble multivalent metal species (e.g., Ca 2+ and Mg 2+ ) were much less harmful to bitumen extraction than those heavy metals coated on the solids, either in the form of surface precipitates or hydrolyzed ionic species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».