Removal of Naphthenic Acids from OSPW Using Pore-Widened Activated Carbons: An FT-ICR-MS Study
Notice bibliographique
Résumé
This study focuses on the remediation of oil sands process-affected water (OSPW) using activated carbons (AC), specifically examining how thermal cycling affects AC’s ability to remove naphthenic acids (NA). The research aims to determine the effectiveness of single- and triple-cycled ACs in reducing contaminants from the OSPW using two analytical methods: total organic carbon (TOC) analysis and Fourier transform ion cyclotron resonance mass spectrometry (FT-ICR-MS). TOC analysis shows that triple-cycled ACs remove 71% of naphthenic acids from the OSPW, compared to 33% for single-cycled ACs, highlighting the enhanced performance of thermally cycled ACs. FT-ICR-MS is used to identify and classify the complex NA species present in the OSPW, revealing that Ox and OxSy classes dominate the NA composition. This method underscores the importance of controlling the porosity and surface functionality of ACs for effective remediation. Further analysis of double-bond equivalent (DBE) versus carbon number plots for the O2, O3, and O4 classes shows that species with higher DBE values are more effectively removed by single-cycled ACs. However, triple-cycled ACs demonstrate a broader range of DBE removal (DBE of 2–9), indicating their superior ability to eliminate highly conjugated naphthenic acids. These findings emphasize the critical role of optimizing AC pore size to enhance mesoporosity and improve the uptake of complex organic contaminants from the OSPW. The study highlights the potential of thermally tailored ACs as a viable strategy for the effective remediation of the OSPW.
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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 ».