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Enregistrement W2611529697 · doi:10.1080/01430750.2017.1324812

Flow behaviours comparison of crude oil–polymer emulsions

2017· article· en· W2611529697 sur OpenAlexaff
Mamdouh T. Ghannam, Basim Abu‐Jdayil, Nabil Esmail

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Ambient Energy · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrude oilPetroleum engineeringFlow (mathematics)Environmental sciencePolymerMaterials scienceMechanicsEngineeringComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The flow characteristics of crude oil–polymer (COPE) emulsions were investigated in terms of viscosity and shear stress. Two commonly used polymers in the enhanced oil recovery were employed. These two different polymers are Alcoflood and Xanthan gum. Rheostress RS100 was used in this study for measuring and analysing the experimental measurements. A cone and plate sensor of RS100 rheometer was utilised for this investigation. The experimental measurements of viscosity and shear stress of different COPE were examined over the shear rate range of 0.1–1000 s−1. The polymer concentration range of 500–104 ppm was examined and two crude oil concentrations of 25% and 75% by volume were tested. A detailed investigation of the flow behaviour of COPE in the presence of two different polymers was completed. The flow behaviour of all COPE exhibit non-Newtonian shear thinning behaviour that can be presented by the power-law model for crude oil-AF1235, however the other types of COPE can be predicted by the Casson model. For a low polymer concentration of 500 ppm, this investigation showed that the flow behaviour of Xanthan emulsions is slightly higher than the Alcoflood emulsions till a shear rate of 100 s−1. For the higher polymer concentrations, both polymer emulsions exhibited more or less similar flow behaviours till the beginning of the shear thickening for the AF1285 emulsions.

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 enseignants0,491
Score d'incertitude au seuil0,422

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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