MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2586517262 · doi:10.1021/acs.energyfuels.6b03029

Interactions of Polyaromatic Compounds. Part 1: Nanoaggregation Probed by Electrospray Ionization Mass Spectrometry and Molecular Dynamics Simulation

2017· article· en· W2586517262 sur OpenAlexafffund
Lan Liu, Rongya Zhang, Xi Wang, Sébastien Simon, Johan Sjöblom, Zhenghe Xu, Bin Jiang

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilTianjin UniversityNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésChemistryAsphalteneSteric effectsElectrospray ionizationPeryleneMass spectrometryMolecular dynamicsPhenanthreneToluenePyreneSolvationSolventMoleculeComputational chemistryOrganic chemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanoaggregation of three synthetic polyaromatic compounds, N -(1-hexylhepyl)- N ′-(5-carboxylicpentyl)-perylene-3,4,9,10-tetracarboxylicbisimide (C5Pe), N -(1-undecyldodecyl)- N ′-(5-carboxylicpentyl)-perylene-3,4,9,10-tetracarboxylbisimide (C5PeC11), and N, N ′-bis(1-undecyldodecyl)perylene-3,4,9,10-tetracarboxylbisimide (BisAC11), individually or in their binary mixtures was studied under various solution conditions using electrospray ionization mass spectrometry (ESI–MS) and molecular dynamics (MD) simulation. The results from ESI–MS showed a significant enhancement in nanoaggregation of each individual component by increasing their concentration or heptane addition to toluene. Mixing a polyaromatic compound of longer aliphatic chain with a shorter chain polyaromatic compound in a given solvent was found to significantly reduce the apparent average nanoaggregation number. Replacing the −COOH group with an aliphatic group induced further steric hindrance to nanoaggregation of polyaromatic cores in the mixture. The results from MD simulations showed a similar trend of reducing nanoaggregation by mixing of two different polyaromatic compounds. The results of MD simulation further revealed that π–π stacking between polyaromatic cores is the major driving force for nanoaggregation, while steric repulsion and strong solvation of longer aliphatic chains connected to the polyaromatic core hinder nanoaggregation of polyaromatic compounds studied. The results from this study provide a scientific basis for controlling nanoaggregation of polyaromatic compounds and shed light on understanding the observed aggregation of asphaltenes in crude 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 seuil0,004

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 GPT0,239
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations15
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnergy & FuelsMême sujetPetroleum Processing and AnalysisTravaux en français237 207