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Enregistrement W3013566057 · doi:10.1021/acs.jpcb.0c01113

An Analytical Model for Estimation of the Self-Diffusion Coefficient and Adsorption Kinetics of Surfactants Using Dynamic Interfacial Tension Measurements

2020· article· en· W3013566057 sur OpenAlexafffund
Mohammadjavad Mohammadi, Mohsen Zirrahi, Hassan Hassanzadeh

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry B · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSurface tensionPulmonary surfactantAdsorptionDiffusionKineticsChemistryAsphalteneThermodynamicsHeptaneMaximum bubble pressure methodTolueneChemical engineeringChromatographyPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report a new analytical approach to model the transient diffusion and adsorption kinetics of a surfactant at a liquid/liquid interface using dynamic interfacial tension data. The developed model combined with the Frumkin/Langmuir isotherm is used to reproduce the experimental data of dynamic interfacial tension and predict the surfactant diffusion coefficient from a bulk solution to an interface and its adsorption kinetics. Experimental data of the dynamic interfacial tension of toluene and heptol solutions at various concentrations of asphaltenes (a natural surfactant) were employed to examine the ability of the developed model to regenerate the dynamic interfacial tension data. The model enabled us to estimate the apparent diffusion coefficient and adsorption kinetics of asphaltenes at different concentrations. The results showed that the diffusive migration of asphaltene toward an oil/water interface decreases at its higher concentrations and increases at higher concentrations of an aliphatic solvent such as n -heptane. Furthermore, the results reveal that the adsorption rate of asphaltenes at the interface increases at higher concentrations of surfactants and the aliphatic solvent. The developed analytical model finds applications in the prediction of the diffusion and adsorption kinetics of surfactants using dynamic interfacial tension data.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 GPT0,295
Écart entre enseignants0,258 · 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'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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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