Notice bibliographique
Résumé
Asphaltenes have received significant attention over the past decade, primarily because of their complex self-assembly behavior that results in their aggregation and deposition either in the reservoir formation or the production facilities. The aggregation and deposition of asphaltenes causes severe problems in both upstream and downstream sectors of the petroleum industry. For this reason, significant effort has been expended in shedding light on the basic molecular and colloidal properties of asphaltenes to identify the key parameters controlling their stability in the crude oil mixture. Molecular simulations provided invaluable information on the main molecular mechanisms leading to the asphaltene aggregation and also the principal intermolecular forces governing this process. However, the high computational cost of these simulation approaches did not allow the scientists to fully produce the aggregation behavior of asphaltenes in the past. In this work, we aimed at studying the asphaltene self-assembly behavior at mesoscales wherein the primary colloidal particles portray the asphaltene nanoaggregates. The Brownian dynamics (BD) simulations have been utilized to investigate the aggregation behavior of asphaltenes in different solvent environments at various volume fractions of asphaltene nanoaggregates under no- and simple shear-flow conditions. The BD simulations enabled us to access significantly larger length and time scales compared to the molecular simulations resulting in complete reproduction of asphaltene aggregation hierarchy. The effects of asphaltene volume fraction, solvent quality, and the shear rate on the kinetics of aggregation, the internal structure of the formed aggregates, and the self-diffusion coefficients of asphaltenes were also discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».