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Enregistrement W2352987080 · doi:10.1021/acs.energyfuels.5b02930

Detection and Impact of Carboxylic Acids at the Crude Oil–Water Interface

2016· article· en· W2352987080 sur OpenAlexaff
Simon Ivar Andersen, M. Sharath Chandra, John Chen, Ben Y. Zeng, Fenglou Zou, Mmilili M. Mapolelo, Wael Abdallah, Johannes Jan Buiting

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensSchlumberger (Canada)
Organismes subventionnairesSaudi Aramco
Mots-clésAsphalteneSurface tensionChemistryCrude oilEmulsionWettingAdsorptionCarboxylic acidTolueneHexaneOrganic chemistryChromatographyChemical engineeringPetroleum engineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impact of surface active indigenous components on interfacial tension (IFT) of crude oil–water systems is an important parameter in many aspects of crude oil production such as emulsion stability, reservoir wettability, and capillary number calculations. These components may affect productivity across the reservoir due to variations in concentrations. In most cases simulation of IFT is not taking interfacial activity into account and is purely based on oil bulk properties. In this paper we examine two crude oils and their subfractions such as maltenes, deacidified crude, and natural acidic components. Films were prepared at the toluene–water interface with crude oil and its various fractions and studied for interfacial activity and chemical compositions. The chemical analysis of the interfacial active material indicated that carboxylic acids are preferentially adsorbed or concentrated at the oil/water interface. Infrared spectroscopic analysis of the interfacial films clearly demonstrates that carboxylic acids species (e.g., fatty acids, resins, or asphaltenes with a −COOH functionality) are concentrated at the interface. The GC-MS analysis of the interfacial film revealed the presence of a homologous series of linear chain carboxylic acids ranging from C 10 –C 25+ . 2D GC-MS analysis showed that heteroacids are also present. Acid free crude was prepared and back mixed with the original crude oil in different proportions confirming the role of the acids in decreasing IFT. The removal of these relatively small amounts of acids leads to a decrease in IFT between 1.3 and 2.2 mN/m. The results also indicate that acids can be preferentially removed by ion exchange resins without affecting the overall composition of the oil as is shown by back-mixing deacidified oil into the original oil.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 GPT0,232
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations66
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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