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Enregistrement W2919573048 · doi:10.1021/acs.langmuir.8b03907

Solid–Liquid–Liquid Wettability of Surfactant–Oil–Water Systems and Its Prediction around the Phase Inversion Point

2019· article· en· W2919573048 sur OpenAlexafffund
Aurelio Stammitti-Scarpone, Edgar Acosta

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésWettingContact anglePulmonary surfactantPhase inversionSurface tensionSurface energyChemical engineeringChemistryWetting transitionMicroemulsionMaterials sciencePhase (matter)ThermodynamicsComposite materialChromatographyOrganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surfactant–oil–water (SOW) systems are important for numerous applications, including hard surface cleaning, detergency, and enhanced oil-recovery applications. There is limited literature on the wettability of solid–liquid–liquid (SLL) systems around the surfactant phase inversion point (PIP), and the few references that exist point to wettability inversion accompanying the microemulsion (μE) phase inversion. Despite the significance of this phenomenon and the extreme changes in contact angles, there are no models to predict SLL wettability as a function of proximity to the PIP. Recent works on SLL wettability in surfactant-free systems suggest that SLL contact angles can be predicted with an extension of Neumann’s equation of state (e-EQS) if the interfacial tension (IFT or γo–w) is known and if there is a good estimate for the interfacial energy between the wetting phase and the surface (γS–wetting liquid). In this work, IFT predictions for SOW systems around the PIP were obtained via the combined hydrophilic–lipophilic difference (HLD) and net-average-curvature (NAC) framework. To test the hypothesis that the combined HLD–NAC + e-EQS can predict wettability inversion around the PIP, with a given γS−μE, the contact angles (measured through the light oil phase, θO) for the μE of sodium dihexyl sulfosuccinate–toluene–saline water system were measured on high surface free energy (SFE) materials (glass, stainless steel, and mica) and on polytetrafluoroethylene (low SFE) around the PIP. Considering that at the PIP, most systems have a contact angle of 90°, an estimated γS−μE = 1/4γo–w@PIP was found to be suitable for the systems considered in this work and for systems presented in the literature. The largest deviations between the predictions and the experimental values were found in the positive HLD range (surfactant in the light oil phase). Although there is room for improvement, this framework can estimate the wetting behavior of SOW systems starting solely from formulation parameters.

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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,382

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,242
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 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

Citations25
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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