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Enregistrement W1989039531 · doi:10.1021/ef0603784

Deposition under Turbulent Flow of Wax−Solvent Mixtures in a Bench-Scale Flow-Loop Apparatus with Heat Transfer

2006· article· en· W1989039531 sur OpenAlexaff
Nelson Fong, Anil K. Mehrotra

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWaxTurbulenceReynolds numberLaminar flowMass transferCoolantChemistryDeposition (geology)ThermodynamicsMaterials scienceAnalytical Chemistry (journal)ChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A flow-loop apparatus, incorporating a co-current double-pipe heat exchanger, was developed for investigating the deposition of solids from solutions of a multicomponent wax in a paraffinic solvent under turbulent flow. The deposition experiments were performed at Reynolds numbers of 10 000−31 000 with 7, 10, and 15 mass % wax−solvent mixtures at different hot and cold stream temperatures. In all experiments, the deposit was formed rapidly such that a thermal steady state was attained within 20−30 min. The deposit mass decreased with an increase in the Reynolds number, the wax−solvent mixture temperature, and the coolant temperature. The data were analyzed with a steady-state heat-transfer model, which confirmed the deposit mass to depend upon the relative magnitudes of the thermal resistances in series as well as the fractional temperature drop across the deposit layer. The estimated liquid−deposit interface temperature was shown to be close to the wax appearance temperature of each wax−solvent mixture. The average thermal conductivity of the deposit was estimated to be 0.35 W m - 1 K - 1 . The gas chromatograph analysis of deposit samples showed their wax content and carbon-number distribution to vary with the deposition time and Reynolds number. Overall, the results of this study confirm that the deposition process from “waxy” mixtures is primarily thermally driven under both laminar and turbulent flow.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,750

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations48
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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