Enhancing separation of oil-in-water slop oil via chemical-assisted centrifugation: Toward scalable and energy-efficient treatment of oil sands waste
Notice bibliographique
Résumé
Slop oil from oil sands operations presents significant environmental and operational challenges due to its complex composition and stability. This study investigates the separation performance of a field-derived oil-in-water (O/W) slop oil sample from northern Alberta, focusing on centrifugal separation, chemical demulsification, and their integration under the effects of reverse emulsion breaker (REB, branched polyethylenimine), temperature, and dilution. Centrifugal separation was significantly improved by REB addition (optimal dosage: 900 ppm), elevated temperature (70 °C), and organic solvent dilution (e.g., naphtha), enhancing water recovery, reducing turbidity and total organic carbon (TOC) content, and lowering water content in the oil phase. REB exhibited the strongest effect, followed by solvent and thermal treatment, while water dilution hindered separation unless mitigated by REB. Chemical demulsification alone was ineffective. However, when combined with mild centrifugation (5000 rpm, 10 min), REB-assisted treatment achieved results comparable to conventional high-speed centrifugation (7000 rpm, 30 min), while reducing energy input by ∼49 % and cutting process time. Two practical strategies are therefore proposed: (1) solvent dilution followed by high-speed centrifugation for fast bitumen recovery, and (2) REB-assisted mild centrifugation for energy-efficient treatment. This work provides mechanistic insights and practical guidance for the sustainable treatment of oily waste streams in oil sands operations.
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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 ».