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Enregistrement W1898512025 · doi:10.1002/cjce.22321

Asphaltene solubility in common solvents: A molecular dynamics simulation study

2015· article· en· W1898512025 sur OpenAlexvenueno aff
Sepideh Amjad‐Iranagh, Mahmoud Rahmati, Mahdi Haghi, Mohsen Hoseinzadeh, Hamid Modarress

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsphalteneSolubilityChemistryHildebrand solubility parameterMolecular dynamicsSolventHeteroatomTolueneDissolutionBenzeneHeptaneIsopropylOrganic chemistryComputational chemistryRing (chemistry)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Solubility of all proposed molecular models of asphaltene in various solvents is studied through molecular dynamics simulation to find the structural parameters which have a determining effect on asphaltene solubility. It is found that higher numbers of aromatic rings and heteroatoms such as oxygen, nitrogen, and sulphur in the molecular structure of asphaltenes raises their solubility in the solvents, whereas the length of aliphatic group, which increases the chain length, lowers their solubility. In addition, a cubic correlation equation for evaluating the asphaltene solubility parameter as a ratio of number of aromatic rings in the asphaltene molecular core to the number of carbon atoms in the asphaltene side chains is proposed. The results indicate that the relative energy difference (RED) of asphaltene models and isopropyl benzene, as a solvent, is the lowest compared with other solvents. To elucidate the mechanism of asphaltene dissolution in the common solvents the solubility of two asphaltene structural models in three solvents, including isopropyl benzene, toluene, and heptane, were studied by evaluating the radial distribution functions (RDFs) of the asphaltenes, and the results confirm that asphaltene has the highest solubility in isopropyl benzene.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,331

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations37
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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