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Enregistrement W2945895546 · doi:10.1115/1.4043824

Correlations of Equilibrium Interfacial Tension Based on Mutual Solubility/Density: Extension to n-Alkane–Water and n-Alkane–CO2 Binary/Ternary Systems and Comparisons With the Parachor Model

2019· article· en· W2945895546 sur OpenAlexaff
Zehua Chen, Daoyong Yang

Notice bibliographique

RevueJournal of Energy Resources Technology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Equilibria and Thermodynamics
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlkaneSolubilityChemistryThermodynamicsSurface tensionTernary operationMethaneTernary numeral systemAtmospheric temperature rangePhase (matter)HydrocarbonOrganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, new and pragmatic interfacial tension (IFT) correlations for n-alkane–water and n-alkane–CO2 systems are developed based on the mutual solubility of the corresponding binary systems and/or density in a pressure range of 0.1–140.0 MPa and temperature range of 283.2–473.2 K. In addition to being more accurate (i.e., the absolute average relative deviation (AARD) is 1.96% for alkane–water systems, while the AARDs for alkane–CO2 systems are 8.52% and 25.40% in the IFT range of >5.0 mN/m and 0.1–5.0 mN/m, respectively) than either the existing correlations or the parachor model (the AARDs for alkane–CO2 systems are 12.78% and 35.15% in the IFT range of >5.0 mN/m and 0.1–5.0 mN/m, respectively), such correlations can be applied to the corresponding ternary systems for an accurate IFT prediction without any mixing rule. Both a higher mutual solubility and a lower density difference between two phases involved can lead to a lower IFT, while pressure and temperature exert effects on IFT mainly through regulating the mutual solubility/density. Without taking effects of mutual solubility into account, the widely used parachor model in chemical and petroleum engineering fails to predict the IFT for CO2/methane–water pair and n-alkane–water pairs, though it yields a rough estimate for the CO2–water and methane–water pair below the CO2 and methane critical pressures of 7.38 and 4.59 MPa, respectively. However, the parachor model at least considers the effects of solubility in the alkane-rich phase to make it much accurate for n-alkane–CO2 systems. For n-alkane–CO2 pairs, the correlations developed in this work are found to be much less sensitive to the liquid density than the parachor model, being more convenient for practical use. In addition, all the IFTs for the CO2–water pair, methane–water pair, and alkane–CO2 pair can be regressed as a function of density difference of a gas–liquid system with a high accuracy at pressures lower than the critical pressures of either CO2 or methane.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,206
Score d'incertitude au seuil0,513

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,193 · 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'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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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