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Enregistrement W4400930897 · doi:10.1002/cjce.25412

Crude oil removal from water: Influence of organic phase composition and mineral content

2024· article· en· W4400930897 sur OpenAlexvenueno aff
Ignacio Rintoul, Thomas Uldry, David Hunkeler

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryFlocculationTurbidityAqueous two-phase systemZincMineral oilSalt (chemistry)Aqueous solutionEnvironmental chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The effect of organic and inorganic compounds, commonly present in the mineralogy of crude oil and/or added in the washing processes of extracted crude, on the removal efficiency of emulsified oils present in waste washing waters was investigated by means of flocculation. Approximately 90% of the emulsified oil could be removed using an anionic flocculant, providing a residual turbidity below 100 NTU. The yield depended on the nature of the organic and inorganic components present. The higher the chain length of the main organic component, the greater the flocculant concentration required to remove the oil. Several components had an effect of emulsification (e.g., octane, decane), some of which rendered de‐oiling process completely ineffective (e.g., naphthenic acids). Aliphatics were the most difficult to eliminate, requiring flocculant levels in the 200–300 ppm range. This is in contrast to 75–100 ppm levels which were required to remove bi‐ and poly‐cyclic aromatics. Heavy oils were more difficult to remove than light oils. There was a strong effect of the pH of the aqueous phase. The optimum was pH = 2.0. Virtually all inorganic compounds reduced the efficiency of removing oil from water when spiked at 1%. The only exception was sodium carbonate which acted as a de‐emulsifier. Monovalent salts have a minor effect on de‐oiling, with efficiencies remaining at 80%. Divalent chlorides reduced the de‐oiling efficiency to 70% while sulphates had a more severe influence. The de‐oiling efficiency was lowered substantially with the addition of clays, zinc, cadmium, ferric oxide, calcium carbonate, and dibenyhlthiophene.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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