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Enregistrement W2011649185 · doi:10.1007/s11743-014-1631-0

The HLD Study of Surfactant Partitioning for Oilfield Corrosion Inhibitors

2014· article· en· W2011649185 sur OpenAlexaff
Sumit K. Kiran, Vaughn M. Nace, Maximilian A. Silvestri, Keith A. Monk, Jeremy Moloney, Loreen Schmidt, Edgar Acosta

Notice bibliographique

RevueJournal of Surfactants and Detergents · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSurfactants and Colloidal Systems
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEcolab
Mots-clésChemistryCorrosionCationic polymerizationToluenePulmonary surfactantOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The partitioning of corrosion inhibitor (CI) products is a measure of their potential to protect oilfield pipelines. In this paper the hydrophilic–lipophilic deviation (HLD) model is first used to quantify their partitioning in terms of the characteristic curvature ( C c,act ) of a series of anionic (alkoxylated phosphate esters) and cationic (alkoxylated amines, aromatic amines, imidazoline acetates and quaternary amines) actives. This parameter is expressed over a range of pHs within which pipeline corrosion occurs. The HLD model is next used to predict the partitioning of each active from water into toluene at increased salinities. Linear mixing rules are lastly used to predict the characteristic curvature of Product A ( C c,mix ) as a function of the C c,act of a subset of actives.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,452
Score d'incertitude au seuil0,425

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations13
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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