Effect of flyash addition to flocculation and freezing and thawing treatment on consolidation of oil sands fluid fine tailings
Notice bibliographique
Résumé
The total volume of fluid fine tailings (FFT), reached 1,270 Mm3 in 2019. Extensive research is underway by a number of operators to develop dewatering technologies for oil sand tailings reclamation to comply with Directive 085 issued by the Alberta Energy Regulator. A promising technology for the disposal of FFT is to add flocculents and then use thickeners or centrifuges to decrease the water content. Following this treatment, freezing/thawing processes can then be utilized to further dewater the tailings. The effect of flocculation/flyash addition and thickening coupled with freezing/thawing treatments on FFT was investigated by performing large-strain consolidation and shear strength tests on the treated flocculated TTs. It was found that flocculation and thickening treatment increases the hydraulic conductivity of the treated TT which will result in the TT consolidating much faster than the untreated TT. The most important benefit of the flyash addition is the increase in shear strength and hydraulic conductivity of the flyash-treated TTs. The benefit of the freezing/thawing treatment processes coupled with flyash treatment is the increase in the compressibility and hydraulic conductivity at effective stresses lower than 100 kPa and void ratios greater than 1.2, respectively. This will facilitate earlier progressive reclamation required to support hydraulic sand capping.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».