Effects of Brine Composition on the Adsorption of Benzoic Acid on Calcium Carbonate
Notice bibliographique
Résumé
Most carbonate formations in nature are oil-wet after organic acids have been adsorbed on the grain surface, which lowers the efficiency of water flooding in the carbonate formations. It has been found that seawater or modified seawater can change an oil-wet carbonate surface to water-wet. To optimize the composition of the brines for better recovery, it is necessary to understand the impacts of the key ions (Ca 2+, Mg 2+, SO 4 2– ) on organic acid adsorption. Benzoic acid (BA) was used as a model acid to study the general adsorption of organic acids on carbonate surfaces. 2D gas chromatography–mass spectrometry (2D GC–MS) analysis verified the existence of BA in a crude oil. We report the adsorption isotherms of BA on calcium carbonate from aqueous solutions using an ultraviolet–visible (UV–vis) method. It was found that the amount of formed calcium benzoate and the impact of ions on the UV absorbance of BA must be taken into consideration for the quantification of adsorbed BA. The results show that the absence of Ca 2+ or Mg 2+ does not significantly impact the adsorption of BA on CaCO 3; however, the absence of sulfate ions can significantly increase the adsorption of BA on CaCO 3 .
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».