Size distributions and stability of toluene diluted heavy oil emulsions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The sizes and stability of oil droplets created from various concentrations of heavy oil‐in‐toluene at a fixed oil:water ratio were investigated during turbulent flow in model process water. The Reynolds number (Re) ranged from 17,000 to 34,500 and was obtained by stirred tank mixing with a Rushton turbine. The droplet sizes were monitored using laser light scattering. Results showed that at high Re and low oil concentrations (that is, low drop‐surface coverage), breakage of the droplets was the dominant process, but as Re was reduced, coalescence was dominant. Droplets were less prone to breakage as the oil concentrations in toluene increased, and droplet sizes approached a steady state quickly during mixing. Their size distributions broadened and stability increased as heavy oil in toluene increased. Stability was attributed to a surface coverage by asphaltenes and the consequent interfacial elasticity that provided resilience to breakage. Equilibrium interfacial tension σE was determined by fitting a diffusion‐limited kinetic mathematical model to the data. The Gibbs adsorption model gave a monolayer surface coverage of 3 nm2/mol asphaltenes, consistent with other published results. High zeta potential of the droplets also hindered coalescence. © 2005 American Institute of Chemical Engineers AIChE J, 2006
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».