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Enregistrement W7006428462

Treatment of Oil Sands Process-Affected Water Using Activated and Surface Modified Petroleum Coke for Organic Compounds Recovery

2017· article· en· W7006428462 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdsorptionAsphaltOil sandsPetroleum cokeCokeAmmoniaOil shaleSpecific surface areaShale oil
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Each day large volumes of oil sands process-affected water (OSPW) are being produced during the extraction of bitumen in oil sands industry in northern Alberta. OSPW contains different polyaromatic hydrocarbons which not only are the major source of toxicity in OSPW, but also create operational problems such as corrosion of the equipment during bitumen recovery process. Therefore, these compounds need to be removed prior to the recycle of the OSPW. In this research, petroleum coke (PC) as an abundant, inexpensive adsorbent was selected as an adsorbent for recovery of chemicals from OSPW. The surface area and adsorption capacity of PC were increased through several processes such as KOH activation, surface modification, and optimization. The Box-Behnken design and response surface methodology were employed to optimize KOH activation parameters for the production of activated petroleum coke (APC). APC adsorbent with a BET surface area of 1726 m2/g and total pore volume of 0.85 cc/g was produced at the optimum activation conditions (KOH/coke mass ratio of 3.0, activation temperature 790 °C, and activation time 3.47 hr). The produced APC at optimum condition was tested in batch and bench scale continuous adsorption column for adsorption of model compounds and treatment of OSPW. Furthermore, two different amination processes including a single stage treatment with ammonia gas at an elevated temperature and a two-step treatment of nitration followed by reduction were adopted. The results showed an excellent adsorption capacity for the model NAs and OSPW at pH= 4.0. Ammonia treatment was more effective on improvement of adsorption capacity than the nitration followed by reduction method. The results of the PLS model shows that the pH of the solution and the NH3 surface modification are the most important contributors that affect the adsorption capacity of APC. The result of this study provides an effective treatment method for OSPW by using APC. The TOC of OSPW could be reduced by 96 percent after a two steps treatment including pH adjustment and adsorption by APC. The APC could be regenerated easily using a solution of methanol and sodium hydroxide and could be reused in several cycles.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,219 · 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
Publié2017
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