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Enregistrement W2320569360 · doi:10.1021/je500657f

Phase Equilibrium Data and Model Comparisons for H<sub>2</sub>S Hydrates

2014· article· en· W2320569360 sur OpenAlexafffund
Zachary T. Ward, Connor E. Deering, Robert A. Marriott, Amadeu K. Sum, E. Dendy Sloan, Carolyn A. Koh

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical & Engineering Data · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésIsochoric processChemistryHydrateHydrogen sulfideClathrate hydrateMethanePhase boundaryThermodynamicsHydrogenNucleationDissociation (chemistry)Phase (matter)Physical chemistryOrganic chemistrySulfur

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogen sulfide is an exceptionally stable structure I (sI) gas hydrate forming guest molecule that is becoming increasingly prevalent in oil and gas production. However, phase equilibria data on pure hydrogen sulfide hydrate reported in the literature are relatively limited and inconsistent compared to other common hydrate formers such as methane or carbon dioxide. In this study, 61 hydrate phase equilibria measurements for sI hydrates containing hydrogen sulfide are reported in the temperature range from T = 273.68 K to 301.53 K and pressure range from p = 0.108 MPa to 1.960 MPa. Experimental data were measured using the isochoric pressure search (IPS) method which has been well established, as well as a modified IPS method, termed the phase boundary dissociation (PBD) method, which gives more efficient measurements of pure hydrate phase equilibria data. For example, it was shown in this work that using the new PBD method reduced the experimental run time to approximately 4.8 h per data point, compared to 40 h to 45 h per data point using the IPS method. The measured data for hydrogen sulfide hydrates were compared with predictions and experimental data reported in the literature, showing agreement between measurements and predictions within an average of 0.08 K for HydraFLASH 2.2 to 1.131 K for PVTSim 21 on average and literature within 0.21 K for Selleck et. al10 to 1.42 K for Carroll and Mather12 on average.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations59
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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