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Enregistrement W2899220820 · doi:10.1021/acs.langmuir.8b01966

Insight on Methane Foam Stability and Texture via Adsorption of Surfactants on Oppositely Charged Nanoparticles

2018· article· en· W2899220820 sur OpenAlexafffund
Mina Doroudian Rad, Ali Telmadarreie, Long Xu, Mingzhe Dong, Steven L. Bryant

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePickering emulsions and particle stabilization
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaCanada Research ChairsCenovus Energy
Mots-clésAdsorptionTexture (cosmology)MethaneChemical engineeringNanoparticlePulmonary surfactantChemistryMaterials scienceNanotechnologyOrganic chemistryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report the phase behavior of a dispersion of alumina-coated silica nanoparticles in the presence of an anionic surfactant (sodium fatty alcohol polyoxyethylene ether sulfate), and then describe the influence of surfactant/nanoparticle concentration ratio on the stability of methane foam as a potential fluid for enhanced oil recovery application. The surface tension of the methane/aqueous phase interface, surface charge, and size of the particle aggregates and amount of surfactant adsorption were characterized as a function of surfactant/nanoparticle ratio. Five adsorption stages, which are described in terms of the extent and type of the surfactant coverage on the nanoparticle surface, explain the behavior of the solution at different surfactant/nanoparticle ratios. The static foam generation experiments were conducted to monitor the variation of the foam stability and texture over the defined adsorption stages. The surface tension trends illustrate that the affinity of nanoparticles for the gas-liquid interface is strongly affected by the adsorption extent of AES molecules on the particle surface. At high surfactant/nanoparticle ratio, the adsorbed surfactant bilayer causes a high hydrophilicity of the particles that significantly pushed the particles away from the gas-liquid interface. At the most hydrophobic state of the particles which occurred at the ratio of 0.2, the foam structure collapsed quickly. The most stable foam with fine texture was found at surfactant/nanoparticle ratio less than 0.008 at which the particles are partially covered with surfactants and have smaller aggregate size. The findings provide a better understanding of the interaction between oppositely charged nanoparticle/surfactant pairs and how that interaction affects foam stability. It is demonstrated that substitution of absolute concentration by surfactant/nanoparticle ratio can truly govern the foam stability and texture. The results can be beneficial to predict the foam behavior in its numerous applications and whether interactions will be synergistic, antagonistic, or neutral.

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 enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,337

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations24
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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