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Enregistrement W2334167616 · doi:10.1021/ie301931m

Evaluating Surfactants and Their Effect on Methane Mole Fraction during Hydrate Growth

2012· article· en· W2334167616 sur OpenAlexaff
Jonathan Verrett, Phillip Servio

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPulmonary surfactantHydrateSolubilityMethaneClathrate hydrateMole fractionChemistrySodium dodecyl sulfateFraction (chemistry)Inorganic chemistryChemical engineeringChromatographyOrganic chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Little work has been done to characterize the effects of surfactant concentration on hydrate growth. The focus of this study is to investigate the effects of gemini and conventional surfactants on hydrate growth and evaluate growth promotion of a variety of surfactants in a consistent manner. The effects of sodium dodecyl sulfate (SDS) and DOWFAX 8390 surfactants on methane hydrates formed in a stirred 600 cm 3 reactor containing 343 cm 3 of liquid were investigated. Solubility experiments under liquid–hydrate–gas equilibria were conducted at 275.1K with pure water and solutions of each surfactant. Kinetic experiments were performed at 275.1 K and 4545 kPa with surfactant concentrations ranging from 0 to 1150 ppm for SDS and 0 to 200 ppm for DOWFAX 8390. Methane mole fraction measurements were taken at various times throughout the kinetic experiments. Both surfactants were found to have no effect on methane solubility in a gas–liquid–hydrate system at equilibrium. The surfactants did however have a pronounced effect on bulk methane mole fraction during kinetic experiments at surfactant concentrations that significantly promoted hydrate growth. Average hydrate growth rate was measured at various surfactant concentrations, and a sigmoidal trend was observed for both surfactants. Data showed a smooth rather than instantaneous increase in growth rate. A mathematical model is proposed and applied to compare the effectiveness of both surfactants at promoting hydrate growth. DOWFAX 8390 and SDS solutions both promote growth more than 4.5 times that of water samples, but DOWFAX 8390 achieves this promotion at 1/4 the concentration of SDS and has a larger increase in promotion per unit mass of surfactant added. The role of surfactants at the hydrate–liquid and gas–liquid interfaces is discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,261 · 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'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

Citations32
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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