Mesocosm Study of Chemical Treatments on Methane Emissions in Oil Sands Tailings Ponds─Part I: Focusing on the Change of Microbial Communities and Tailings Dewaterability
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide In this study, we proposed mitigation strategies to reduce methane emissions from oil sands tailings ponds and determined the extent to which certain chemicals (Na 2 MoO 4 ·2H 2 O, Fe 2 (SO 4 ) 3, Na 2 SO 4, and Na 3 C 6 H 5 O 7 ·2H 2 O) could affect the methanogenesis process. Lab-scale mesocosms were used to compare the amount of fugitive emissions between paraffinic and naphthenic producer tailings. The inter-relationships among different parameters, such as methane, water chemistry, residual bitumen content in tailings, and microbial community, were investigated before and after the methane inhibition process. It was found that under different chemical treatment regimens, methanogenic populations were either suppressed or stimulated, demonstrating that functionally similar disturbances in natural systems may result in distinct responses of the microbial populations involved. The 16S RNA gene sequencing data revealed that both solvents and chemical treatments significantly impacted microbial diversity and communities in tailings, leading to notable shifts in dominant microbial families and a decrease in diversity in the treated samples. These treatments affected methanogenic families, reducing the abundance of archaeal methanogens (e.g., Methanegulaceae ) while increasing the presence of microbial families involved in hydrocarbon degradation, such as Spirochaetaceae and Thermovirgaceae . This study lays the groundwork for potential economically viable approaches to reduce methane emissions from oil sands tailings ponds.
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 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) | 0,001 | 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 ».