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Enregistrement W3043450041 · doi:10.1021/acs.energyfuels.0c01824

Shared Depletion and Restabilization Colloidal Interactions in Phase Diagrams for Silica Nanoparticle and Asphaltene + Polystyrene + Solvent Mixtures

2020· article· en· W3043450041 sur OpenAlexafffund
Anupam Kumar, Sourav Chowdhury, John M. Shaw

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsVirtual Materials GroupShell CanadaConocoPhillips
Mots-clésPolystyrenePhase (matter)PentaneColloidNanoparticleAsphaltenePolymerSolventPhase diagramMaterials scienceCyclohexaneChemical engineeringChemistryOrganic chemistryNanotechnologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanocolloids (nanoparticle + solvent mixtures) and nanocolloid + non-adsorbing polymer mixtures arise in fields as diverse as pharmaceutics, hydrocarbon production, and environmental science. While there are many parallels with the phase behavior of molecular fluids, the driving forces for phase behavior, modeling approaches, and terminologies used to describe them differ markedly, reflecting historical examples and applications that underlie the development and understanding of phase diagrams in these fields. Here, for example, we link the concept of theta and non-theta solvent, in colloid phase diagrams, to upper critical end points arising in polymer + solvent binary mixtures in simple fluids by integrating concepts from both fields. We show that the phase behavior of silica nanoparticles (7 nm diameter) + polystyrene (237 kg/mol) + cyclohexane is qualitatively similar to the phase behavior of chemically separated Athabasca pentane asphaltenes and physically separated Athabasca retentate (comprising 43.1 wt % pentane asphaltenes) + atactic polystyrene (400 kg/mol) + toluene. All three mixtures exhibit two-phase regions, where one phase is enriched with polymer and the other phase is enriched with nanoparticles. The phase boundaries are reversible and include critical points, underscoring the overlap in particulate states in both phases. The experimental methods, phase boundaries, and fluid–fluid critical points are presented and discussed. X-ray transmission was found to be more robust than acoustic transmission for the identification of two-phase to one-phase boundaries and critical points for these mixtures. The outcomes of this work add to our understanding of the phase behavior of solvent + non-adsorbing polymer + nanoparticle mixtures for cases where dispersive energies are weak. More specifically, they improve our understanding of asphaltene and asphaltene-rich fluid behaviors in reservoirs and production, transport, and refining processes. We broaden the conceptual understanding of asphaltene behavior and underscore the importance of a colloidal approach for modeling asphaltene stability.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,255 · 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'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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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