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Enregistrement W2432538881 · doi:10.1021/acs.energyfuels.6b00523

Fractionation of Asphaltene by Adsorption onto Silica and Chemical Characterization by Atmospheric Pressure Photoionization Fourier Transform Ion Cyclotron Resonance Mass Spectrometry, Fourier Transform Infrared Spectroscopy Coupled to Attenuated Total Reflectance, and Proton Nuclear Magnetic Resonance

2016· article· en· W2432538881 sur OpenAlexfundno aff
Priscila T. H. Nascimento, Alexandre F. Santos, Carlos Itsuo Yamamoto, Lílian V. Tose, Eliane V. Barros, Gustavo R. Gonçalves, Jair C. C. Freitas, Boniek G. Vaz, Wanderson Romão, Agnes de Paula Scheer

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTotalNorges ForskningsrådStatoilPetrobrasConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoAkzoNobelCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorNatural Resources CanadaBP
Mots-clésFourier transform ion cyclotron resonanceAsphalteneChemistryAttenuated total reflectionFourier transform infrared spectroscopyAnalytical Chemistry (journal)Mass spectrometryAdsorptionPhotoionizationInfrared spectroscopyOrganic chemistryChromatographyIonChemical engineeringIonization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Asphaltenes are defined as the petroleum fraction insoluble in n -alkanes and soluble in aromatic solvents, such as toluene. Such definition implies that asphaltenes are not a homogeneous material but a mixture of fractions. Asphaltenes represent one of the major contributors to several problematic issues for the petroleum industry. Destabilized asphaltenes can cause arterial clogging within pipelines and wellbores, corrosion and fouling of production equipment, reduction of catalyst activity in refining processes, and other problems. This work describes an investigation of the separation of asphaltenes into three different fractions by adsorption onto silica particles. These fractions (two adsorbed and one non-adsorbed onto silica) were characterized by elemental analysis (C, H, and N), Fourier transform infrared spectroscopy coupled to attenuated total reflectance (ATR–FTIR), proton nuclear magnetic resonance ( 1 H NMR) spectroscopy, and atmospheric pressure photoionization Fourier transform ion cyclotron resonance mass spectrometry (APPI–FT-ICR MS). APPI–FT-ICR MS and ATR–FTIR accessed chemical information on a molecular level [molecular formula, carbon number (CN) and double bond equivalent (DBE) distributions, and organic groups], whereas 1 H NMR and elemental analysis provided the aromaticity degree and C/H atomic ratio of the samples, respectively. The C/H atomic ratio decreases in the following the order: non-adsorbed > whole asphaltene > adsorbed > irreversibly adsorbed. The irreversible fraction adsorbed had the lowest percentage of aromatic hydrogen compared to other fractions by 1 H NMR. There was a good correlation between the results of NMR and elemental analysis. The efficiency of fractionation on silica particles was proven to be successful by the low concentration of polyaromatic hydrocabons observed for two samples adsorbed onto silica and the increasing of the aromaticity degree and C/H ratio for the non-adsorbed fraction. N 2, N 2 O, and NO compound classes were selectively separated from whole asphaltene and concentrated in polar fractions (adsorbed fractions onto silica), with their CN and DBE distributions reported. Therefore, this work demonstrated the selectivity of the fractionation method onto silica to retain highly polar compounds and, moreover, extends to the study of the adsorbent surface and how the molecules of the asphaltenes will behave against this change.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,196 · 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.

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

Citations45
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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