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Enregistrement W2155116041 · doi:10.1002/aic.14438

Application of taylor dispersion technique to measure mutual diffusion coefficient in hexane + bitumen system

2014· article· en· W2155116041 sur OpenAlexafffund
Mohsen Ghanavati, Hassan Hassanzadeh, Jalal Abedi

Notice bibliographique

RevueAIChE Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Innovates
Mots-clésTaylor dispersionAsphaltDiffusionDispersion (optics)AsphalteneHexaneThermodynamicsSolventChemistryDilutionViscosityAnalytical Chemistry (journal)Materials scienceChromatographyOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel approach with fewer technical and analytic limitations in liquid solvent‐bitumen diffusion studies is used in this article. The Taylor dispersion technique was selected for its convenient short run time experiments and reliable data analysis to find mutual diffusion coefficients in a hexane + bitumen mixture. For the first time, the infinite‐dilution molecular diffusion coefficients of bitumen in hexane were measured in both the presence and relative absence of asphaltene particles in the solution at atmospheric pressure and temperatures of 303.15, 310.15, and 317.15 K. The polydisperse nature of bitumen was clearly revealed. Results were compared with common predictive tools. Also, the asphaltene surface charge in the hexane precipitating solvent was demonstrated. Through concentration dependency investigations at atmospheric pressure and 303.15 K, it was determined that the mutual diffusion coefficients monotonically decrease as the viscosity of mixture increases within the studied 0–34% volumetric concentration of bitumen. The Taylor dispersion technique shows great potential for diffusion studies of liquid solvent‐bitumen systems. © 2014 American Institute of Chemical Engineers AIChE J , 60: 2670–2682, 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 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 enseignants0,249
Score d'incertitude au seuil0,381

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations28
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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