Equilibrium Adsorption Isotherms of Anionic, Nonionic Surfactants and Their Mixtures to Shale and Sandstone
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the adsorptive behaviour of two surfactants (Triton X100 and SDS) and their mixtures (1:2; 1:1; 2:1 SDS:TX100 by wt) with two local adsorbents, sandstone and shale was examined. Adsorption of surfactants was assessed using a surface tension technique for aqueous phase surfactant concentrations less than critical micelle concentration (CMC). SDS (anionic surfactant) adsorption was not detected to any of the adsorbent samples. In contrast Triton X100, an ethoxylated nonionic surfactant, adsorbed to both adsorbents. Surfactant adsorbed/Kg adsorbent was lower for TX100-SDS mixtures in comparison to TX100 alone particularly for shale. Adsorption data for sub-micelle concentrations were found to fit successfully both Freundlich and Langmuir isotherms. Freundlich models pretty much represent the data than the Langmuir model. Because of their ability to minimize their amounts adsorbed to different adsorbents, mixed anionic-nonionic surfactant particularly TX100-SDS may show potential advantages in surfactant enhanced aquifer remediation (SEAR) and surfactant enhanced oil recovery (EOR) applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».