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Enregistrement W2328074046 · doi:10.1021/acs.energyfuels.5b00244

Characterization of the Pore Structure and Surface Properties of Shale Using the Zeta Adsorption Isotherm Approach

2015· article· en· W2328074046 sur OpenAlexafffund
Seyed Hadi Zandavi, C. A. Ward

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Chemistry and Chromatography
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésOil shaleAdsorptionZeta potentialSpecific surface areaMesoporous materialMaterials scienceThermodynamicsMineralogyChemical engineeringChemistryPhysical chemistryGeologyOrganic chemistryNanotechnologyNanoparticle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The determination of the specific surface area and pore structure parameters of natural materials have been a long-standing issue. We propose a method for determining the specific surface area and pore size distribution that is based on the zeta adsorption isotherm and apply that method for each of two hydrocarbon vapors, octane and heptane, adsorbing on two types of shale, as-received and milled shale. We determined the specific surface areas of both materials, approximate the pores as cylindrical, and determine the average pore mouth radius. The standard deviation in the mean values of the specific surface areas and average pore radius determined with each of the two vapors is less than 3%. The experimental isotherms on the as-received shale indicate the existence of a pronounced adsorption–desorption hysteresis loop that results from the mesoporous structure of the material. We previously showed that liquid forms in the pores because of coalescence of molecular clusters inside the pores. In this study, we show that the pore emptying in the as-received shale is delayed because of the pore blocking effect. The zeta isotherm theory and the necessary conditions for thermodynamic equilibrium along with the measured amount adsorbed are used to determine the distribution in the pore mouth radii.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,207

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations27
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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