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Enregistrement W1720251027 · doi:10.1017/cbo9780511524844.003

Characterization of Demulsifiers

2000· book-chapter· en· W1720251027 sur OpenAlexaff
R.J. Mikula, V.A. Munoz

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2000
Typebook-chapter
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSurfactants and Colloidal Systems
Établissements canadiensDevon Energy (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemulsifierEmulsionCharacterization (materials science)Materials scienceNanotechnologyEngineeringChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Demulsifiers are a class of surfactants used to destabilize emulsions. This destabilization is achieved by reducing the interfacial tension at the emulsion interface, often by neutralizing the effect of other, naturally occurring surfactants which are stabilizing the emulsion. Demulsifier performance is routinely characterized using simple test procedures developed for use in the field. Because of the complexity of factors determining emulsion stability and, therefore, the effectiveness of any given demulsifier chemical, the wide variety of fundamental, mechanistic approaches to demulsifier selection often give way to empirical methods. A discussion of some of the common demulsifier performance characterization techniques is given along with some empirical methods for demulsifier selection. Introduction Several excellent reviews of demulsifier chemistry and properties can be found in the literature. For this chapter, the important factors in demulsifier selection and characterization will be discussed, accompanied with specific examples. Chemical demulsification is commonly used to separate water from heavy oils in order to produce a fluid suitable for pipelining (typically less than 0.5% solids and water). A wide range of chemical demulsifiers are available in order to effect this separation. In order to develop the fundamental understanding necessary to optimize demulsifier selection for a particular emulsion, it should be sufficient, in principle, to obtain a complete chemical and physical characterization of both the emulsion to be separated and the demulsifier to be used.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,160 · 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

Citations35
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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