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Enregistrement W2619425639 · doi:10.3390/en10060767

Modeling and Scaling of the Viscosity of Suspensions of Asphaltene Nanoaggregates

2017· article· en· W2619425639 sur OpenAlexafffund
Rajinder Pal

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAsphalteneViscositySolvationSuspension (topology)Relative viscosityIntrinsic viscosityVolume fractionChemistryNeutron scatteringChemical physicsSmall-angle neutron scatteringThermodynamicsChemical engineeringMaterials scienceScatteringOrganic chemistryPhysical chemistryMoleculeComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The scaling and modeling of the viscosity of suspensions of asphaltene nanoaggregates is carried out successfully taking into consideration the solvation and clustering of nanoaggragates, and the jamming of the suspension at the glass transition volume fraction of asphaltene nanoaggregates. The nanoaggregates of asphaltenes are modeled as solvated disk-shaped “core–shell” particles taking into account the most recent small-angle neutron scattering (SANS), small-angle X-ray scattering (SAXS), and solid-state 1H NMR studies available on the size and structure of asphaltene nanoaggregates. This work is an extension of our earlier studies on modeling of asphaltene suspensions where solvation of asphaltene nanoaggregates was not considered. A new mathematical model is developed for estimating the aspect ratio (ratio of thickness to diameter of particle) and the corresponding intrinsic viscosity of suspension of solvated disk-shaped asphaltene nanoaggregates using the experimental relative viscosity data of suspensions at low asphaltene concentrations. The solvation of asphaltene nanoaggregates is found to be significant. The intrinsic viscosity increases with the increase in the degree of solvation of nanoaggregates. At high concentrations of asphaltenes, clustering of solvated nanoaggregates dominates resulting in large viscosities. A new scaling law is discovered to scale the viscosity data of different asphaltene suspensions. According to the new scaling law, a unique correlation is obtained, independent of the type of asphaltene system, when the data are plotted as ( η r − 1 ) / [ η ] S versus ϕ S where η r is the relative viscosity of suspension, [ η ] S is the intrinsic viscosity of suspension of solvated nanoaggregates, and ϕ S is the volume fraction of solvated nanoaggregates. Twenty sets of experimental viscosity data on asphaltene suspensions gathered from different sources are used to verify and confirm the scaling law and the viscosity model proposed in this work. Based on the experimental data, the glass transition volume fraction of solvated asphaltene nanoaggregates where jamming of suspension, and hence divergence of viscosity, takes place is found to be approximately 0.4. The viscosity model proposed in this work can be used to predict the viscosity of a new asphaltene system over a broad range of asphaltene concentrations provided that the intrinsic viscosity of the suspension is obtained from viscosity measurements at very low asphaltene concentrations.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,249
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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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