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Enregistrement W2538722245 · doi:10.1021/acs.energyfuels.6b02471

Interaction of Dendrimer-Based Polymer with Sodium Dodecyl Benzenesulfonate: Characterization and Effect on Properties of Composites

2016· article· en· W2538722245 sur OpenAlexaff
Nanjun Lai, Yan Zhang, Qing Zhou, Zhongbin Ye, Chun Wei, Fanhua Zeng

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesSouthwest Petroleum UniversityChina Scholarship CouncilNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPulmonary surfactantPolymerViscoelasticityChemical engineeringDendrimerComposite numberHydrogen bondChemistryPolymer chemistryMaterials scienceComposite materialOrganic chemistryMolecule

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To improve oil recovery significantly, a novel polymer/surfactant binary system (SP) was formed by mixing a dendrimer-based polymer (noted HPMA) with sodium dodecyl benzenesulfonate (SDBS). A series of microcosmic strategies convincingly characterized that the dominating interaction of HPMA with SDBS was the electrostatic repulsion between the polymer branched chains and the head groups of SDBS. Meanwhile, a moderate hydrogen-bond effect and the solubilization of polymer branched chains could be observed respectively at stages of low and high SDBS concentration. Static experimental results indicated that these interactions would weaken the viscoelasticity of the SP system in comparison to that of the HPMA-only system, yet its interfacial activity could be reinforced. More significantly, sandpack tube displacement experiments directly demonstrated that the HPMA/SDBS composite system could effectively improve oil recovery through the synergistic effect of binary components. These results could provide theoretical guidance for the efficient use of the SP system according to actual demand.

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 seuil0,002

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 GPT0,191
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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