Method for Converting Demetallization Products into Dispersed Metal Oxide Nanoparticles in Heavy Oil
Notice bibliographique
Résumé
Metallic heteroatoms deactivate expensive catalyst and, thus, should be removed at early stages during crude oil processing. Electro- and biological demetallization are examples of two emerging techniques which remove the metallic heteroatoms—mainly nickel and vanadium—into ions or ionic complexes ultimately residing in the aqueous phase of a two-phase water/oil system. This work investigates the conversion of the aqueous metallic species into metal oxide nanoparticles, which are effective upgrading catalysts, dispersed in the oil phase. The conversion step commenced in situ within a water-in-oil emulsion structure, and the resultant nanoparticles remain very well dispersed in the heavy oil phase. The product nanoparticles were characterized, after successful collection from the oil phase, using X-ray diffraction (XRD), transmission electron microscopy (TEM), and energy dispersive X-ray spectroscopy (EDX). Despite the complexity of the heavy oil system, results confirmed the in situ formation of NiO and V 2 O 5 nanoparticles with mean sizes of 20 and 15 nm, respectively. Some aggregates have, nevertheless, formed, due to the relatively high temperature requirement of the method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».