Optimizing the Polyethylene Oxide and Polypropylene Oxide Contents in Diethylenetriamine-Based Surfactants for Destabilization of a Water-in-Oil Emulsion
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we used polyoxyalkylenated diethylenetriamine (DETA) demulsifier with various polyethylene oxide (PEO) and polypropylene oxide (PPO) contents to destabilize a stable water-in-oil emulsion. The demulsifiers were characterized by the relative solubility number (RSN). The efficiency of emulsion destabilization was measured by the degree of separation of the oil and water phases. It was found that the destabilization of an emulsion is closely correlated with the PO and EO numbers. When the PO number in a molecule is much greater than the EO number, the surfactant gives a very low oil resolution rate, requires high dosages, and produces a stable middle phase. When a surfactant contains more EO than PO, it gives a high oil resolution rate at a low dosage, but it is easily overdosed, and some surfactants of this type (high molecular weight) also produce a stable middle emulsion phase. When the PO and EO numbers in the surfactant are close to equal, the surfactant breaks the emulsion rapidly at a very low dosage, does not show overdosing at very high dosage, and does not produce a stable middle phase. Therefore, surfactants with balanced PO and EO numbers give optimal performance.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».