Effect of Terminal Electron Acceptors on Greenhouse Gas Emissions in Oil Sands Tailings
Notice bibliographique
Résumé
Surface mining of Alberta's oil sands produces large volumes of water and solid wastes stored in oil sands tailings ponds. Tailings ponds contain numerous contaminants that have negative effects on the environment (air, water, and land). Each tailings pond has its unique characteristics depending on different chemical additive used during bitumen extraction. Diverse microbial populations developed within each pond which have a vital role in the bioremediation of toxic compounds therein. As tailings ponds age and at low redox conditions (~ -250 mV), some prokaryotes, particularly methanogenic archaea, oxidize petroleum hydrocarbons (such as naphtha) using acetic acid or CO2 as a terminal electron acceptor (TEA) resulted in methane (greenhouse gas) efflux from OSTPs. Some studies estimated the current methane emissions to be up to 43 million liters/day. GHG evolution is stimulated by the naphtha diluent that ends up in tailings ponds during the bitumen extraction process but the processes controlling methane production are not well understood. In this study, the effect of TEA (SO42- and NO3-), nutrients (PO43- and NH4+), and carbon source (naphtha) on GHG production was investigated in microcosm experiments using mature fine tailings of Suncor Energy Pond 7. In NO3- and SO4-amended microcosms, methanogenesis was reduced by 98.5 and 97.8%, respectively, as initial NO3- or SO42- concentration increased. In MFT-amended with phosphate under methanogenic conditions, CH4 production increased with increasing PO43- concentration by a factor 2.4 times that of the unamended biotic control. Biogenic gas production (CH4, H2S, and N2O) increased with increasing naphtha concentration. The yield of CH4 produced from naphtha consumed under methanogenic conditions was 0.058 g/g which is lower than the theoretical yield since some of the carbon from naphtha was likely used to make microbial biomass and/or the formation of biogenic CO2 or other intermediates like acetate. There was a difficulty in measuring the biogenic CO2 produced due to the equilibrium between HCO3− and CO32− in MFT and biogenic CO2. In conclusion, it is possible to minimize GHG emissions by manipulation of TEA. However, increasing naphtha and/or phosphate concentration will result in increasing CH4 production.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».