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Enregistrement W2669300614 · doi:10.1021/acs.iecr.7b01332

Induction Time of Hydrate Formation in Water-in-Oil Emulsions

2017· article· en· W2669300614 sur OpenAlexafffund
Haimin Zheng, Qiyu Huang, Wei Wang, Zhen Long, Peter G. Kusalik

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésFlow assuranceClathrate hydrateHydrateWaxPipeline transportSubseaPetroleum engineeringEmulsionChemical engineeringChemistryMaterials scienceGeologyGeotechnical engineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Blockage of pipelines due to hydrate formation is a major problem for subsea flow assurance. Induction time for hydrate formation from the multiphase system within a pipeline is a critical parameter to determine whether hydrates may form at a given time. In this work, the induction time for hydrate formation in water-in-oil emulsions was investigated under different conditions. For this purpose, an autoclave with an online viscometer was designed and built. Based on the viscosity variation observed in the experiments during hydrate formation, a new avenue for defining induction time is proposed, which should be more convenient for determining the hydrate formation time in some pipelines. As hydrate formation in emulsions is more complicated than in pure water, the effects of several factors were considered in this study, including water cut of the emulsions, shear rate, driving force, and memory effect. Additionally, wax precipitation is also a common problem in subsea pipelines and can impact flow assurance when hydrate formation and wax precipitation both occur. Consequently, the effect of wax solid particles on hydrate formation was also considered in this work. The presence of wax particles is observed to impede hydrate formation. In this work, it is determined from induction time that the hydrate formation is initiated at the water–oil surface for water-in-oil emulsion. Moreover, the memory effect can shorten induction times of hydrate formation due to the remaining small CO 2 bubbles at the surface of water droplets.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,238 · 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'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

Citations90
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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