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Enregistrement W2117079579 · doi:10.1002/cjce.22389

Sorption equilibrium and kinetics for cyclohexane, toluene, and water on Athabasca oil sands solids

2015· article· en· W2117079579 sur OpenAlexafffundvenue
Xiaoli Tan, Lisa Vagi, Qi Liu, Phillip Choi, Murray R. Gray

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesImperial Oil Limited
Mots-clésSorptionCyclohexaneDesorptionAdsorptionSolventChemistryTolueneOil sandsGravimetric analysisKaoliniteChemical engineeringOrganic chemistryMineralogyMaterials scienceAsphalt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The sorption of solvents from the vapour phase to solid substrates is important in producing heavy oil and bitumen, particularly from the oil sands. We investigated the sorption and desorption equilibrium and kinetics of cyclohexane, toluene, and water on kaolinite, fine solids, and organic‐rich fine solids isolated from Athabasca oil sands over a wide range of solvent vapour concentrations using a gravimetric method. The isotherms for both adsorption and desorption of solvent vapour were determined, and the Brunauer‐Emmett‐Teller equation was used to fit the experimental data. The initial kinetic rate constants for the adsorption and desorption of solvent vapour were determined with the linear driving force model. The results were compared and discussed in terms of the type of solvent, the content of organic materials, and the surface area of the solid substrates. The results suggest that, in addition to the adsorption of solvent on mineral surfaces, the contribution from solvent partitioning in the organic materials and the porosity resulting from high amounts of organic materials are significant factors for solvent uptake and kinetic rate constants. In mixed solvent vapours, the competitive sorption of water and cyclohexane was observed in the solid substrates. However, the degree of competitiveness decreased with an increase in the content of organic materials in the substrates.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,191 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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