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Enregistrement W1486055412 · doi:10.1002/9781118989982.ch8

Water‐in‐Oil Emulsions

2014· other· en· W1486055412 sur OpenAlexaff
Merv Fingas, Ben Fieldhouse

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaSpinal Cord Injury Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsphalteneEmulsionViscosityChemical engineeringEvaporationRheologyChemistryMaterials scienceOrganic chemistryThermodynamicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The formation of water-in-oil emulsions is described. Research has shown that asphaltenes are the prime stabilizers of water-in-oil emulsions and that resins are necessary to solvate the asphaltenes. It has also been shown that many factors play a role, including the amount of saturates and the oil viscosity. Two schemes are given to describe the formation of emulsions using the characteristics of starting oils including the resin and asphaltene contents and the viscosity. Essentially, water droplets injected into the oil by turbulence or wave action can be stabilized temporarily by the oil viscosity and on a longer-term basis by resins and then asphaltenes. Depending on the starting oil properties, four types of water-in-oil types are created: mesostable and stable emulsions, entrained water-in-oil type, and unstable or those that do not form type. Each type is described and has unique properties. For most oils, loss of lighter components by evaporation is necessary before the oils will form a water-in-oil type. It was noted that variability in emulsion formation is, in part, due to the variation in the types of compounds in the asphaltene and resin groups. Certain types of these compounds form more stable emulsions than others within the same asphaltene/resin groupings. A review of numerical modeling schemes for the formation of water-in-oil emulsions is given. A recent model is based on empirical data and the corresponding physical knowledge of emulsion formation. The density, viscosity, and asphaltene and resin contents were correlated with a new stability index.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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