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Enregistrement W2039088197 · doi:10.1080/01932690208984188

Design of In-Line Emulsification Processes for Water-in-Oil Emulsions

2002· article· en· W2039088197 sur OpenAlexaff
Benjamin Brocart, Philippe A. Tanguy, César Magnin, Jacques Bousquet

Notice bibliographique

RevueJournal of Dispersion Science and Technology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmulsionFabricationImpellerDrop (telecommunication)Materials scienceProcess engineeringProcess (computing)Membrane emulsificationChemical engineeringEnvironmental scienceMechanical engineeringComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The fabrication of water-in-oil emulsions is a process with widespread applications in formulation engineering. The most common process approach is to use a stirred vessel provided with a high speed dispersing impeller or a rotor-stator head and operated in batch or semi-batch mode. The mean drop size and the drop size distribution are usually correlated by the properties of the surfactants and the specific mechanical energy dissipated by the mixer among others. The present paper addresses an application in the oil industry: the large-scale manufacturing of a fine water-in-oil emulsion. Instead of using a tank-based operation, the idea is to create the emulsion in line and operate the process in a continuous mode. Several commercial in-line dispersing technologies are available and the purpose is here to determine the process and dispersing technology parameters that make possible the fabrication of a stable emulsion. Likewise in stirred tank, it is shown that apart from the energy dissipation rate, the kinetics properties of the surfactants and the process configuration also play a major role in obtaining a stable emulsion.

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)0,000
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 enseignants0,780
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations17
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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