Categorization of Crude Oils Based on Their Ability to Inhibit Corrosion and Alter the Steel Wettability
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Field experience in oil and gas transportation shows that, in certain cases, the presence of crude oils can be beneficial in minimizing corrosion despite relatively high water cuts. In other cases, corrosion may occur at low water cuts. Limited research has been conducted to study what in the crude oil chemistry can explain this phenomenon. In the present work, fifteen different crude oils were tested for corrosion inhibition and wettability alteration (change from water wet to oil wet surface). The corrosion inhibition was measured in 4 steps: precorrosion, partitioning, direct inhibition, and persistency. The wettability of the surface was assessed by measuring the water-in-oil contact angle on a crude oil pre-wet steel surface. The results showed that some crude oils were capable of inhibiting corrosion, while others were not, and some were able to change the steel surface wettability from water wet to oil wet, while others could not. Interestingly, not all crude oils that could inhibit corrosion would alter the wettability and vice versa. Four different categories of crude oils were identified with respect to their ability to inhibit corrosion and alter steel wettability and mechanisms were suggested to explain this behavior.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».