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Enregistrement W4415898129 · doi:10.1021/acs.energyfuels.5c04512

Determination of Naphthenic Acids in Oil Sands Tailings: Extraction, Cleanup, and Molecular Characterization

2025· article· en· W4415898129 sur OpenAlexafffund
Foroogh Mehravaran, Lingling Yang, Muhammad Arslan, Pamela Chelme‐Ayala, Mohamed Gamal El‐Din

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada's Oil Sands Innovation AllianceCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésOil sandsTailingsNaphthenic acidExtraction (chemistry)Fraction (chemistry)ElutionSolventSolvent extraction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study reports an optimized workflow for the quantitative profiling of naphthenic acids (NAs) in oil sands tailings. Systematic screening of solvent composition and agitation conditions identified two successive leaches with 0.5 M NaOH, each shaken orbitally for 40 min, as the most efficient protocol for liberating NAs from freeze-dried solids. The alkaline extracts were purified on hydrophilic–lipophilic balance cartridges and eluted with formic-acidified methanol, followed by reconstitution of the dried fraction in 1:1 methanol–water, with maximized recovery. Purified samples were resolved by ultraperformance liquid chromatography and interrogated with quadrupole time-of-flight mass spectrometry. With application to three representative waste streams, fluid fine tailings (FFT), mature fine tailings (MFT), and FFT treated in a permanent aquatic storage structure, the method yielded total NA concentrations of 56–112 mg kg –1 . Despite these differences in abundance, all tailings shared congruent class distributions (O 2 –O 6 ) and nearly identical carbon-number and double-bond-equivalent ( Z number) patterns for the dominant O 2 family, irrespective of the mine source. The protocol affords a robust, high-throughput tool for routine surveillance of NA speciation in oil sands tailings, enabling operators to track compositional evolution during treatment and to inform evidence-based reclamation strategies.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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