MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2015463132 · doi:10.1021/ie0711325

Introduction to a Novel Approach for Modeling Wax Deposition in Fluid Flows. 1. Taylor−Couette System

2008· article· en· W2015463132 sur OpenAlexaff
Kamran Akbarzadeh, Mohammed Zougari

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensSchlumberger (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeposition (geology)Taylor–Couette flowDiffusionMechanicsParticle depositionWaxCouette flowTaylor dispersionMolecular diffusionParticle (ecology)Shear (geology)Dissipative particle dynamicsMaterials sciencePipeline transportFlow (mathematics)ThermodynamicsChemistryGeologyPhysicsComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel approach for modeling wax deposition in fluid flows is developed. Particle diffusion and inertia, shear removal, molecular diffusion, shear dispersion, and aging are considered as possible mechanisms in the wax deposition process. Among these mechanisms, particle diffusion/deposition plays the most significant role in formation of the deposit at the realistic transport conditions. The model parameters are estimated using some experimental data obtained by the organic solids deposition cell (OSDC) that was designed based on the Taylor−Couette system. The model predictions are then compared with the deposition data at other conditions. The effect of each parameter on the model predictions is also discussed. The estimated model parameters can then be used in the pipeline deposition model to predict the deposition rates under actual flow conditions in production and transportation pipelines.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,263
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,211 · 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.

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

Citations36
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIndustrial & Engineering Chemistry ResearchMême sujetPetroleum Processing and AnalysisTravaux en français237 207