预测油砂尾矿甲烷排放的第二代化学计量数学模型
定量方法
2019-08-29 v1
摘要
油砂尾矿池（OSTP）和末端坑湖（EPL）储存着油砂矿石露天开采产生的半固态废物，其中逸散烃类的微生物代谢会产生温室气体（GHG）排放。预测 GHG 产量（尤其是甲烷（CH4））将有助于油砂作业者减缓尾矿排放，并协助监管机构评估复垦情景的演变轨迹。利用 OSTP 沉积物与相关烃类实验室培养的经验数据集，我们建立了由本地微生物生成 CH4 的化学计量模型。该模型相较先前的一阶近似模型有所改进，考虑了来自三个不同油砂作业的 18 种相关烃类的长期生物降解动力学、滞后期、营养限制以及微生物生长与死亡率。实验室测量用于估计模型参数值并验证新模型。拟合优度分析表明该化学计量模型能很好地预测 CH4 产量；归一化均方误差分析显示其优于先前模型。将模型预测与 CH4 排放的现场测量进行比较进一步验证了新模型。重要的是，该模型还指出了当前缺失但未来实现 OSTP 和 EPL 原位 CH4 产量稳健建模所需的参数。
引用
@article{arxiv.1907.00247,
title = {Second-generation stoichiometric mathematical model to predict methane emissions from oil sands tailings},
author = {Jude D. Kong and Hao Wang and Tariq Siddique and Julia Foght and Kathleen Semple and Zvonko Burkus and Mark A. Lewis},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.00247},
year = {2019}
}