An optimized extraction and gas chromatography analysis method for the quantification of diluent hydrocarbons in froth treatment tailings
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Froth treatment tailings are one type of waste stream generated during the extraction of surface-mined oil sands bitumen. To remove water and solids from bitumen froth recovered during the water-based extraction process, hydrocarbon diluent is added, and settling and/or centrifugation are applied to the diluted bitumen froth, producing diluted bitumen and froth treatment tailings. While recovery processes are in place to remove and recycle the diluent from froth treatment tailings, some residual diluent can remain. Since tailings are stored in outdoor ponds, the residual diluent can have implications for methanogenic microbial processes and resulting greenhouse gas emissions. This work presents a methodology to accurately extract and quantify diluent hydrocarbons from froth treatment tailings using gas chromatography. A cold-start temperature program is used to separate diluent hydrocarbons from any residual bitumen in the sample, and diluent is quantified using commercial standards as well as unprocessed diluent. A series of extraction parameters were tested and results from multiple conditions are shown with a rationale for the selected optimized parameters. Quantification of diluent in tailings samples is demonstrated from 60 to 5329 μg/g, and results from quality control standards show an average diluent recovery of 100 ± 10%.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle