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Enregistrement W2117634502 · doi:10.1002/aic.14433

Rheological evaluation of kinetic hydrate inhibitors in NaCl/<i>n</i>‐heptane solutions

2014· article· en· W2117634502 sur OpenAlexafffund
Hassan Sharifi, Savvas G. Hatzikiriakos, Peter Englezos

Notice bibliographique

RevueAIChE Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British Columbia
Mots-clésHydrateNucleationHeptaneEconomies of agglomerationRheologyPolyvinylpyrrolidoneRheometerClathrate hydrateChemical engineeringKinetic energyChemistryMaterials scienceOrganic chemistryComposite materialEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The performance of polyvinylpyrrolidone (PVP) and polyvinylcaprolactam (PVCap) as kinetic hydrate inhibitors (KHIs) in the presence of NaCl and n‐heptane was evaluated by using a high‐pressure cell in conjunction with a rotational rheometer. The addition of KHIs was found to prolong the induction time and decrease the hydrate growth. On the other hand, hydrates agglomerated more readily. PVP performed more efficiently than PVCap in delaying nucleation time but PVCap controlled the growth and delayed agglomeration more effectively. Addition of n‐heptane to the system increased induction time and reduced growth. Unexpectedly, addition of KHIs in the presence of n‐heptane decreased nucleation time but controlled growth effectively. Meanwhile, hydrate particles remained dispersed more efficiently and no agglomeration was detected. These observations confirm that high‐pressure rheology is an additional laboratory assessment tool to evaluate KHIs under ocean field conditions. © 2014 American Institute of Chemical Engineers AIChE J, 60: 2654–2659, 2014

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations33
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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