Conversion of tailings solvent recovery unit ( <scp>TSRU</scp> ) by‐products into activated carbon‐zeolite composites: Impact of fusion pre‐treatment on porosity and <scp> CO <sub>2</sub> </scp> capture
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Currently, the oil sands industry is producing millions of tons of tailings by‐products from the tailings solvent recovery unit (TSRU) into the tailings ponds. TSRU tailings (TTs) consist of water, asphaltene, and minerals, including silica and alumina mixtures. The oil sands sector has expanded efforts to discover solutions to remove the tailings ponds due to growing public concern about the environmental effects of these ponds and stiffer government rules on their disposal. Therefore, this report studied the effect of the different methods for the conversion of the TTs into the activated carbon‐zeolite composite. The TTs were treated with activation followed by hydrothermal, either with or without fusion with NaOH at 800°C for 1 h as a pre‐treatment. Zeolite Na‐P, zeolite A, and zeolite X were identified during the different characterizations, depending on the pre‐treatment of the fusion. The result showed that the fusion with NaOH before the hydrothermal reaction was effective as it increased the porosity and adsorption of the composite. The CO 2 capture capacity of the product before fusion was 0.19 mmol/g, and after fusion, it was improved to 0.486 mmol/g.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».