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Enregistrement W1551238254 · doi:10.1063/1.4920971

Formation of methane nano-bubbles during hydrate decomposition and their effect on hydrate growth

2015· article· en· W1551238254 sur OpenAlexafffund
Sharareh Bagherzadeh, Saman Alavi, John A. Ripmeester, Peter Englezos

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCompute Canada
Mots-clésMethaneHydrateDissociation (chemistry)AgglomerateClathrate hydrateSupersaturationChemical engineeringChemical physicsChemistryBubbleMole fractionNano-Molecular dynamicsMaterials sciencePhysical chemistryOrganic chemistryComputational chemistryMechanicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Molecular dynamic simulations are performed to study the conditions for methane nano-bubble formation during methane hydrate dissociation in the presence of water and a methane gas reservoir. Hydrate dissociation leads to the quick release of methane into the liquid phase which can cause methane supersaturation. If the diffusion of methane molecules out of the liquid phase is not fast enough, the methane molecules agglomerate and form bubbles. Under the conditions of our simulations, the methane-rich quasi-spherical bubbles grow to become cylindrical with a radius of ∼11 Å. The nano-bubbles remain stable for about 35 ns until they are gradually and homogeneously dispersed in the liquid phase and finally enter the gas phase reservoirs initially set up in the simulation box. We determined that the minimum mole fraction for the dissolved methane in water to form nano-bubbles is 0.044, corresponding to about 30% of hydrate phase composition (0.148). The importance of nano-bubble formation to the mechanism of methane hydrate formation, growth, and dissociation is discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,247

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations147
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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