Co-processing of fresh oil sand tailings and fluid fine tailings
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes co-processing of fresh tailings (i.e. whole tailings), such as coarse tailings and flotation tailings from the oil sand extraction plant, and legacy fluid fine tailings (FFT) in line with a polymeric flocculant to produce paste tailings without the use of thickeners and cyclones. The objective of the project is to develop an efficient and low-cost tailings management technology to accelerate the creation of trafficable landforms that are ready for terrestrial reclamation. The idea for co-processing is that increasing the sand-to-fines ratio (SFR) will increase the hydraulic conductivity of the co-processed deposit, thus accelerating its consolidation rate. Compared to composite tailings (CT) with SFR of 3–5 and FFT centrifuge cake or flocculated FFT (fFFT) with SFR of 0–0.1, the target SFR of co-processing is 1–3 with an optimal SFR of 2. In a broader definition, the co-processing could become the treatment of whole tailings when the FFT supply is shut down or switch to the flocculated FFT process if the fresh tailings are diverted for conventional beaching operation. This paper highlights the advancements in co-processing technology development from laboratory-scale to small pilotscale. It discusses learnings from large strain consolidation (LSC) and beam centrifuge testing of the co-processed deposits to assess its long-term consolidation within the context of final reclamation and closure. Results to date show that co-processing of fresh tailings and FFT is a promising technology for achieving terrestrial closure of oil sand tailings.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».