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Enregistrement W4413286838 · doi:10.1186/s12932-025-00104-3

Sulfate-based coagulants can suppress methanogenesis in treated oil sands fine tailings

2025· article· en· W4413286838 sur OpenAlexafffund
Philip A Adene, Mojtaba Abdolahnezhad, Mian Nabeel Anwar, Ania C. Ulrich, Matthew B.J. Lindsay

Notice bibliographique

RevueGeochemical Transactions · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSyncrude
Mots-clésTailingsOil sandsMethanogenesisSulfateChemistryEnvironmental chemistryGeochemistryEnvironmental scienceGeologyMaterials scienceMethaneOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bitumen extraction from mined oil sands ore generates a large volume of fluid fines tailings (FFT) that must be incorporated into either aquatic or terrestrial reclamation landforms. Mine operators are developing various tailings technologies to accelerate FFT dewatering, including the addition of chemical coagulants and flocculants. However, the impacts of these coagulants and flocculants on biogeochemical processes in treated FFT are not fully understood. We conducted anaerobic batch experiments to examine the influence of different doses (i.e., 0, 500, 1000, and 1500 ppm) of sulfate-based coagulants, including aluminum sulfate (alum) [Al 2 (SO 4 ) 3 ∙ n H 2 O], ferric sulfate (ferric) [Fe 2 (SO 4 ) 3 ∙ n H 2 O], and calcium sulfate (gypsum) [CaSO 4 ∙2H 2 O], on biogenic gas production and microbial communities in treated FFT. Our results show that sulfate addition stimulated microbial sulfate reduction, which inhibited methanogenesis in coagulated FFT relative to experimental controls. Sulfate depletion preceded increased methane production in the 500 ppm gypsum experiment, while larger ferric and alum doses produced higher sulfate concentrations and larger pH decreases. 16 S rRNA sequencing revealed that Comamonadaceae , Anaerolineaceae , and Desulfocapsaceae were the major bacterial families, while Methanoregulaceae and Methanosaetaceae dominated the archaeal families in all treatments. Precipitation of iron(II) sulfides limited dissolved hydrogen sulfide concentrations in experiments where Fe availability was not limited. Our results indicate that addition of sulfate-based coagulants can stimulate microbial sulfate reduction and suppress methanogenesis. However, resumption of methane production following sulfate depletion reveals complex interactions among biogeochemical reaction pathways. Overall, this study demonstrates that biogeochemical cycling of carbon, sulfur, and iron are important considerations for the development and implementation of tailings treatment technologies.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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