Aggregation Behavior of E-SARA Asphaltene Fractions Studied by Small-Angle Neutron Scattering
Notice bibliographique
Résumé
Using the extended-SARA method to fractionate asphaltenes based on their interfacial activity, the current study reports the first results on the estimated size and shape of interfacially active asphaltene (IAA) and remaining asphaltene (RA) nanoaggregates. These fractions have been reported to exhibit distinctly different chemical architectures that influence the size of asphaltene clusters in good and poor solvents. However, little is known about the building blocks, commonly referred to as nanoaggregates, which form these clusters and how those subtle differences in chemical architecture impact aggregation of asphaltenes. The nanoaggregate size and shape of IAA and RA was measured using small-angle neutron scattering (SANS). The characteristic length and asymptotic power-law exponent of whole asphaltenes (WAs) extracted from heavy crude oil and dispersed in deuterated toluene were 28.0 ± 0.2 Å and 2.86 ± 0.01, respectively, showing negligible variations with changing asphaltene concentration, source of asphaltenes (bitumen and heavy crude oil), and solvent aromaticity. For RA fractions, which account for 98.5 wt % of WA, the characteristic length and power-law exponent of 28.8 Å and 2.86 were comparable to that of WA but in contrast to 59.7 Å and 2.20 for IAA. A ∼100% increase in the characteristic length and reduced power-law exponent of the IAA fraction confirms that these two asphaltene subfractions form dissimilar nanoaggregate structures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».