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Enregistrement W2087245003 · doi:10.1021/acs.energyfuels.5b00145

Profiling the Concentration of the Kinetic Inhibitor Polyvinylpyrrolidone throughout the Methane Hydrate Formation Process

2015· article· en· W2087245003 sur OpenAlexafffund
Jason Ivall, James Pasieka, Dany Posteraro, Phillip Servio

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHydro-QuébecFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésPolyvinylpyrrolidoneHydrateClathrate hydrateMethaneChemistryChemical engineeringKinetic energyHydrocarbonInorganic chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gas hydrate inhibition is a prime focus of industrial hydrocarbon research as pipeline blockages can be costly and dangerous. Historically, many chemical species have been studied for their effects on the hydrate formation process. One of the most investigated compounds in the kinetic hydrate inhibitor (KHI) category is polyvinylpyrrolidone (PVP). While the effects of PVP on hydrates are well-documented, the mechanism that defines its function is still not completely understood. To obtain further insight into its behavior, bulk liquid samples in a PVP-containing system were extracted at six specific times throughout a methane hydrate formation process. The effect of PVP loading concentration was also investigated. It was found that as time progressed, concentration of PVP in the liquid decreased, suggesting that PVP binds to the surface of growing hydrates. Furthermore, this decrease in concentration was more prevalent in situations where lower initial PVP loadings were used.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,238

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations36
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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