MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2510669027 · doi:10.1021/acs.iecr.5b02075

Development of a Population Balance Model to Describe the Influence of Shear and Nanoparticles on the Aggregation and Fragmentation of Asphaltene Aggregates

2015· article· en· W2510669027 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEcopetrolUniversidad Nacional de ColombiaUniversity of CalgaryDepartamento Administrativo de Ciencia, Tecnología e Innovación (COLCIENCIAS)
Mots-clésAsphalteneFlocculationAdsorptionChemical engineeringNanoparticleChemistryPopulationKineticsDynamic light scatteringRheologyMaterials scienceOrganic chemistryNanotechnologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The precipitation and deposition of asphaltenes is a primary problem related to the processing, transportation, and production of oil. Flocculation of asphaltene aggregates is likely to occur during the production and processing of crude oil. Recently, it has been shown that nanotechnology in the form of nanoparticles is useful for the inhibition or prevention of asphaltene formation damage. Although it is well-known that the adsorption of asphaltenes on the nanoparticle surface would reduce the capacity of these asphaltic compounds to interact with each other, limited studies have been performed regarding the processes and the mechanisms associated with the effect of nanoparticles on the inhibition of the formation damage due to asphaltenes. To better understand this phenomenon from a mathematical approach, a population balance model (PBM) is proposed to describe the kinetics of asphaltene flocculation-fragmentation in the presence of nanoparticles. The model assumes that asphaltenes in the presence of a shear rate are related to the aggregation and fragmentation phenomena and includes a term related to the asphaltene adsorption on nanoparticles. An adsorption kinetic term was introduced into the model using the double exponential model. Experimental data of the kinetics of asphaltene aggregation were obtained by dynamic light scattering (DLS) measurements at a fixed initial asphaltene concentration of 1000 mg/L and with different Heptol mixtures. In this study, commercial silica, γ-alumina, and magnetite nanoparticles were used as adsorbents to study the effect of the chemical nature of the nanoparticles on the inhibition of the asphaltene growth and for model validation. Additionally, to demonstrate the versatility of the proposed model, the effect of asphaltene was also evaluated. The obtained results from the proposed population balance model agree well with the experimental data, within an RSME % < 9%.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,214 · 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