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Enregistrement W7008422201

CHARACTERIZATION OF NAPHTHENIC ACID FRACTION COMPOUNDS IN AN OIL SANDS PIT LAKE USING ULTRA-HIGH RESOLUTION MASS SPECTROMETRY WITH ELECTROSPRAY IONIZATION

2023· dissertation· en· W7008422201 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil sandsNaphthenic acidTailingsLand reclamationExtraction (chemistry)Surface miningAsphaltPetroleumFraction (chemistry)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extraction and production of viscous petroleum or bitumen in Alberta, Canada has rapidly developed in the last 30 years, and in 2022 the average daily production was nearly 4 million barrels/day. As a result of the increased global demand of crude oil and technical improvements in the extraction process of surface mining and in situ technologies, this daily output of crude oil is expected to increase further. Surface mining operations are required to invest and implement long-term reclamation strategies in order to properly reduce/manage the large volumes of oil sands process-affected water (OSPW) and tailings and convert the surrounding mining area into an environment similar to its initial state. Commissioned in late 2012 within Syncrude’s Mildred Lake mining site is Base Mine Lake (BML), the first full-scale demonstration of Water Capped Tailings Technology. This aquatic reclamation environment serves as the first of many oil sands pit lakes proposed in the surrounding region, therefore, it is crucial that a comprehensive assembly of scientific pursuits are incorporated into the monitoring and research programs of BML. The presence of petroleum-associated organic compounds, such as Hydrocarbons and Naphthenic acid Fraction compounds (NAFC), remains a top priority for evaluating how BML meets surface water guidelines, but also plays a larger role in the scientific understanding of how biogeochemical and physical processes can impact the environmental fate and transport of these organic compounds in future oil sand pit lakes. This master’s dissertation is focused on the use of ultra-high resolution mass spectrometry to determine the molecular profile of NAFCs extracted from BML in 2019. In this thesis, electrospray ionization Fourier transform ion cyclotron resonance mass spectrometry (ESI-FT ICR MS) was used to investigate: i) how particular experimental variables impact the qualitative measurements of oil sand NAFCs, and ii) the spatial variability of NAFCs within the BML water cap and FFT with the aim of providing novel insights to key biogeochemical processes and potential transport mechanisms for continued NAFC inputs in the water column.

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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,076

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,199 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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