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Enregistrement W3017267133 · doi:10.1016/j.carbpol.2020.116263

Adsorption of enhanced oil recovery polymer, schizophyllan, over carbonate minerals

2020· article· en· W3017267133 sur OpenAlexaff
Mohammad Shoaib, Syed Mohamid Raza Quadri, Omar Bashir Wani, Erin R. Bobicki, Gerardo Incera Garrido, Ali Elkamel, Ahmed Abdala

Notice bibliographique

RevueCarbohydrate Polymers · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAbu Dhabi National Oil Company
Mots-clésAdsorptionChemistryCarbonateCalciteMineralChemical engineeringPolymerDolomiteCarbonate mineralsInorganic chemistryMineralogyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Schizophyllan is a natural polysaccharide that has shown great potential as enhanced oil recovery (EOR) polymer for high-temperature, high-salinity reservoirs. Nevertheless, the adsorption behavior of schizophyllan over carbonate minerals remains ambiguous element towards its EOR applications. Here, we investigate the adsorption of schizophyllan on different carbonate minerals. The effect of mineral type, salinity, and background ions on adsorption is analyzed. Our results indicate the adsorption capacity is higher on calcite and dolomite compared to silica and kaolin and the adsorption capacity decreases with salinity. Moreover, the adsorption kinetics follows pseudo-second order mechanism regardless of the mineral type. Adsorption over calcite is diminished in presence of water structure making ions and enhanced in presence of structure breaking ion and in presence of urea. Gel permeation chromatography results reveal the preferential adsorption of longer chains. The adsorption over carbonate minerals proceed via complex formation between polymer molecule and mineral surface.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,206 · 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.

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

Citations22
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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