Passive solar evaporation and emissions reduction of process-affected and produced water using buoyant photothermal beads
Notice bibliographique
Résumé
Process-affected water (PAW), including flowback and produced water, presents considerable challenges for oil and gas industries and wastewater treatment providers. The complex chemistry and large volume production of PAW means that innovative solutions are required to treat and dispose of PAW while reducing environmental burden. Buoyant photothermal beads (BPBs) can operate in conjunction with existing evaporation ponds (EPs) by forming a connective layer and using sunlight to enhance the rate of water evaporation while also reducing the total amount of volatile organic compounds (VOCs) emitted from a water body. In this work, BPBs are shown to enhance the evaporation rate of a simulated seawater brine by 80%, as well as 5 different real PAW samples by 25% to 73%. Further analysis suggests that BPB performance is affected by the absorbance and apparent vapor pressure of the water matrix. Solid phase microextraction (SPME) is used to show that BPBs can significantly reduce VOC emissions compared to a bare surface when treating a volatile water matrix. Techno-economic analysis of the technology estimates a levelized cost of water of 0.44 USD/m3, demonstrating that BPBs have the potential to be a competitive technology and highly economical retro-fit for EPs. Graphical abstract. • Buoyant photothermal beads passively accelerate evaporation using sunlight. • Beads dewater process-affected waters and block VOC emissions. • Composite is easily manufactured and deployed at scale in evaporation ponds. • Competitive LCOW compared to existing wastewater disposal technologies.
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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 | 0,001 |
| 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 ».