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Enregistrement W3046398626 · doi:10.11159/iccpe20.111

Chemical inhibitors as potential allied for CO2 replacement in gas hydrates reservoirs: sodium chloride case study

2020· article· en· W3046398626 sur OpenAlexvenueno aff
Alberto Maria Gambelli, Beatrice Castellani, Mirko Filipponi, Andrea Nicolini, Federico Rossi

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Mechanical, Chemical, and Material Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSodiumClathrate hydrateChemistryChloridePetroleum engineeringHydrateGeologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In previous experimental works we proved how the presence of sodium chloride may influence the replacement of methane contained into hydrate with carbon dioxide. Even if its chemical inhibitor effect is well known and documented in literature, the possibility of having different behaviours in function of the gaseous species involved in hydrate formation has not been explored. The first step of our research proved how NaCl inhibitor effect is more pronounced in methane hydrate formation rather than carbon dioxide one. That leads to a higher difference between temperature-pressure conditions describing the two species equilibrium curves and, thus, to greater possibilities of intervening in the replacement process in order to perform it and increasing both the amount of methane recovered and the quantity of carbon dioxide permanently stored. Two replacement tests were carried out in presence of 40 g/l of salt dissolved in water; then results were compared with two other tests previously realized with the same experimental apparatus but using pure demineralised water. The inhibitor effect of sodium chloride is well visible in the significantly lower quantity of methane hydrate formed in the first phase of tests. The same effect was observed during the carbon dioxide formation step, but its intensity was lower. In conclusion the use of NaCl led to a higher percentage of methane recovered and carbon dioxide stored, even if both quantities are lower than the respective value reached in tests carried out using demineralised water.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,901

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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,203 · 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'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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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