MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2610696806 · doi:10.1021/acs.jpcc.7b01116

Effect of Model Polycyclic Aromatic Compounds on the Coalescence of Water-in-Oil Emulsion Droplets

2017· article· en· W2610696806 sur OpenAlexafffund
Cuiying Jian, Qingxia Liu, Hongbo Zeng, Tian Tang

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Centre for Clean Coal/Carbon and Mineral Processing TechnologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCoalescence (physics)TolueneHeptaneAdsorptionEmulsionChemistrySteric effectsChemical physicsMoleculeMolecular dynamicsChemical engineeringOrganic chemistryComputational chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A series of molecular dynamics simulations were performed to investigate the effect of polycyclic aromatic compounds (PACs) on the coalescence of two water droplets in oil (i.e., n -heptane and toluene). Our simulations revealed that, in both solvents, the presence of PACs can significantly hinder the coalescence or even completely prevent it. Detailed structural and kinetic analysis provided insights into the underlying mechanisms for the coalescence inhibition. In n -heptane, regardless of their concentration, the PAC molecules formed an adsorption layer on the water droplets which, if the concentration is sufficiently high, is able to introduce strong steric hindrance and shield the water–water interaction. While the formation of an adsorption layer was also observed in toluene at sufficiently high PAC concentration, the prevention of coalescence at relatively low concentration is mainly driven by the unadsorbed, free-floating PAC molecules in the bulk toluene. The simulation results reported here fully agree with our previous experimental observations and well interpreted the experimental results from the atomic level.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,290

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, 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

Citations31
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Physical Chemistry CMême sujetPetroleum Processing and AnalysisTravaux en français237 207