Towards the development of cavitation technology for upgrading bitumen: Viscosity change and chemical cavitation yield measurements
Notice bibliographique
Résumé
Among the different methods used for reducing viscosity of bitumen, acoustic cavitation during sonication is well recognised. Several chemical methods were used to detect the production of reactive species such as hydroxyl radicals and hydrogen peroxide during acoustic cavitation processes. However, quantification of cavitation yield in sonochemical systems is generally limited to low frequencies and has not been applied to bitumen processing. An empirical determination of the cavitation yield in mid- to high-frequency range (378, 574, 850, 992, and 1173 kHz) was carried out by measuring the amount of iodine liberated from the oxidation of potassium iodide (KI). Further, cavitation yield and the effects of different sonic operating conditions such as power input (16.67%–83.33%) and solute concentration on cavitation yield were carried out in KI solution and sodium carboxymethyl cellulose–water mixture to obtain benchmark changes in rheology and chemistry using these two model fluids. The findings were then applied to bitumen upgrading through sonication. Through this study, it was found that the chemical cavitation yield peaked with a sonication frequency of 574 kHz. It was also found that cavitation yield and viscosity change were correlated directly in bitumen and a 38% lower bitumen viscosity could be obtained by acoustic cavitation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».