Detection of Residual Solvent in Solvent-Extracted Unconventional Oil Ore Gangues


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

The solvent extraction technology is a promising method for recovery of unconventional oil resources because of its high efficiency, low energy consumption, and high compatibility. Solvent selection and solvent loss are the main limitations in terms of industrialization of the technology. To evaluate the solvent, efficient detection of the residual solvent content in the extracted-oil gangue is also a problem. A solvent extraction-gas chromatography (GC) combined method is proposed for fast determination of residual organic solvent in extracted-oil ore gangues (mixed with process water). To improve the precision, a combination of the external standard method and the internal standard method (ES&IS method) was applied. This analytical method shows a relative standard deviation (RSD) of less than 2%. The recovery of residual solvent was in the range of 95.4 ~ 102.0 wt% (for a spiked organic solvent content of 0.5 to 25.0 wt%). It is also found that whatever types of solvent (ethanol, tetrahydrofuran, cyclohexane, n-heptane, acetone, ethyl acetate, or toluene) are used, the method detection limit (MDL) can be less than 0.023 mg/mg. The whole procedure of this method, including the pretreatment and instrumental detection, can be finished in-situ in a relatively short time (less than 1.5 hours). On the other hand, due to the simple application of solvent extraction pretreatment and GC detection, this measurement can be a low-cost one. Therefore, it can be applied to solvent selection and solvent recovery method evaluation and propel the industrialization of the solvent extraction technology.

Об авторах

X. Li

School of Chemical Engineering and Technology; National Engineering Research Center of Distillation Technology; Collaborative Innovation Center of Chemical Science and Engineering

Email: suihong@tju.edu.cn
Китай, Tianjin, 300072; Tianjin, 300072; Tianjin, 300072

Z. Jia

School of Chemical Engineering and Technology; Collaborative Innovation Center of Chemical Science and Engineering

Email: suihong@tju.edu.cn
Китай, Tianjin, 300072; Tianjin, 300072

J. Wang

School of Chemical Engineering and Technology; Collaborative Innovation Center of Chemical Science and Engineering

Автор, ответственный за переписку.
Email: wangjunyan@tju.edu.cn
Китай, Tianjin, 300072; Tianjin, 300072

H. Sui

School of Chemical Engineering and Technology; National Engineering Research Center of Distillation Technology; Collaborative Innovation Center of Chemical Science and Engineering; Kutateladze Institute of Thermophysics, Siberian Branch

Автор, ответственный за переписку.
Email: suihong@tju.edu.cn
Китай, Tianjin, 300072; Tianjin, 300072; Tianjin, 300072; pr. Akad. Lavrent’eva 1, Novosibirsk, 630090

L. He

School of Chemical Engineering and Technology; National Engineering Research Center of Distillation Technology; Collaborative Innovation Center of Chemical Science and Engineering

Email: suihong@tju.edu.cn
Китай, Tianjin, 300072; Tianjin, 300072; Tianjin, 300072

O. Volodin

Kutateladze Institute of Thermophysics, Siberian Branch

Email: suihong@tju.edu.cn
Россия, pr. Akad. Lavrent’eva 1, Novosibirsk, 630090

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2019

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».