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Enregistrement W1993712045 · doi:10.1021/ie901031n

Prediction of Density and Viscosity of Bitumen Using the Peng−Robinson Equation of State

2009· article· en· W1993712045 sur OpenAlexaff
Herbert Loría, Pedro Pereira‐Almao, Marco A. Satyro

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Equilibria and Thermodynamics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésViscosityEquation of stateThermodynamicsAsphaltStatistical physicsChemistryMaterials sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Density and viscosity are important quantities required in engineering design for production, fluid transportation, and processing. However, there is no satisfactory theory for the calculation of these properties for bitumen. The principal objective of this paper is to obtain thermodynamic models to predict the density and viscosity of bitumen on the basis of the translated version of the Peng−Robinson equation of state. In the density calculation, a consistent correction to improve the liquid-phase volume estimation was applied. The density model evidenced a small percent average absolute error regarding experimental data (less than 1%). The model for viscosity was based on a modification of the Enskog’s equation. This modification allowed the prediction of bitumen viscosity using an equation of state along with a substance- and temperature-dependent parameter; this approach showed good accuracy with respect to experimental data. An important advantage of these models is the possibility of estimating viscosities at different pressures.

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 enseignants0,246
Score d'incertitude au seuil0,370

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,300
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

Citations18
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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