Tailoring Nanoparticle Designs for Cleaning up Oil Sands Process-affected Water
Notice bibliographique
Résumé
Oil sands industry in Canada continuously produces enormous volume of toxic and low-quality oil sands process-affected water (OSPW) as a result of bitumen extraction, upgrading, and transportation. Typically, OSPW are treated by several chemical treatment stages that primarily focus on water recycling at high capital and operating costs with high environmental footprints. In this study, naturally sourced nanoparticles were designed for cleaning up OSPW through effective and combined process. Thus, nanoparticles with tunable properties were developed to generate hybrid filter media, nanoflocculants, and oil spill nanoscavengers. For the case of steam assisted gravity drainage (SAGD) produced water, under ambient conditions, hybrid filter media were manufactured via integrating low percentage (< 5 wt%) of iron hydroxide nanoparticles with walnut shell filter media (WS), in which the iron hydroxide nanoparticles elevated the active surface area for simultaneous removal of total organic carbon (TOC) and silica. For the tailing water, titanomagnetite nanoparticles, naturally known as ironsand, were synthesized uner ambient conditions and grafted with hydrophobically modified polyacrylamide with lauryl sulfate, forming novel nanoflocculant that was applied to flocculate the mature fine tailings (MFT). Furthermore, the bare titanomagnetite nanoparticles were employed for removal of crude oil spills, following our modified ASTM protocol. The results showed that the hybrid filtration media (WS-NPs) removed up to 85% of silica and TOC through the batch experiments. In the column tests WS-NPs significantly improved the breakthrough behavior without reaching pressure drop limitations. The column breakthrough behaviors were successfully described by a dimensionless advection-axial dispersion model, that was able to accurately capture the real breakthrough behavior, indicating the possibility of scaling up the filter using a combined unit that removes silica and TOC simultaneously. Also, flocculation of the MFT suspension with applying 3000 ppm of the optimized nanoflocculants, against 20,000 ppm of commercially anionic polyacrylamide, provided 15 times faster initial settling rate (ISR) and half values of supernatant turbidity, capillary suction time (CST), and specific resistance to filtration (SRF). Interestingly, a gram of our inhouse prepared iron sand nanoparticles removed 38g crude oil, showing outstanding performance toward oil spill removal.
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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) | 0,000 | 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 ».