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Enregistrement W4407269560 · doi:10.1016/j.watres.2025.123253

Metal sulfides in aged-coarse sands tailings facilitate naphthenic acids removal from oil sands process water

2025· article· en· W4407269560 sur OpenAlexafffundabout
Muhammad Arslan, Muhammad Usman, Mohamed Gamal El‐Din

Notice bibliographique

RevueWater Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanada's Oil Sands Innovation Alliance
Mots-clésOil sandsTailingsNaphthenic acidWaste managementEnvironmental scienceGeologyMetallurgyAsphaltMaterials scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Aged-CST exhibited enhanced NAs removal efficiency, linked to high MeS content. • MeS in aged-CST enhanced the chemical reactivity and surface heterogeneity. • Chemisorption, precipitation with MeS, and acid hydrolysis were likely mechanisms. • Hydrocarbon degraders contributed to slow degradation of organics in the long term. • Elevated sulfate levels and sulfur-related toxicity remain outstanding concerns. The use of natural substrates for oil sands process water (OSPW) reclamation offers advantages such as onsite availability and scalability. This study evaluated potential of aged and fresh coarse sand tailings (CST) towards removal of classical naphthenic acids (NAs) from a real OSPW obtained from an oil sands’ tailing ponds in Alberta (NAs: 4.87 mg/L). Aged-CST achieved superior removal efficiencies of NAs (96.5 %), aromatics (>90 %), and acid-extractable organics (∼95 %), compared to fresh-CST, which showed limited removal (∼34.3 %) similar to conventional slow sand filters (∼30–45 %). Although limited surface area of both CST materials (∼1.82 m 2 /g) was not conducive to physical adsorption, the oxidation of metal sulfides in aged-CST enhanced the chemical reactivity, surface heterogeneity, and microbial activity, facilitating efficient adsorption, precipitation, and biodegradation of NAs. Kinetics modelling indicated that aged-CST strongly fit the pseudo-second order (R² = 0.969, k₂ = 0.003 g mg⁻¹ h⁻¹) and Elovich model (R² = 0.876, 1/ b = 1.713 mg g⁻¹), indicating chemisorption as dominant removal mechanism, while fresh-CST exhibited poor fits and limited performance. Fourier-transform infrared spectroscopy and synchronous fluorescence spectroscopy analyses revealed that intensities of hydroxyl groups, aliphatic, carboxylic, and ester compounds significantly increased in aged-CST after filtration. A labelled isotope desorption study using Lauric-D23 acid cross-verified that adsorption and precipitation (∼65 %) with metal sulfides were key mechanisms, while remaining ∼35 % were chemically transformed by-products, as indicated by mass balance. Microbial community analysis showed that aged-CST had higher microbial richness (Chao1 ∼1000) compared to fresh-CST (∼500, respectively). Hydrocarbon-degrading bacteria (e.g., Rhodococcus and Sphingomonas ) and acidophilic bacteria ( Bryobacter, Candidatus Solibacter ) were dominant in aged-CST, facilitating NAs biodegradation. BE-SPME analysis confirmed successful removal (∼86 %) of bioavailable organics removing toxicity. This study highlights aged-CST as a viable natural substrate for OSPW reclamation, offering insights into its fate and opportunities for resource recovery.

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)0,000
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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