A mesoscopic numerical study of shear flow effects on asphaltene self-assembly behavior in organic solvents
Notice bibliographique
Résumé
A significant amount of research work has been conducted to shed light on the asphaltene aggregation behavior under no-flow conditions. However, their aggregation under shear flow conditions is poorly understood mainly due to the lack of research studies performed on this subject. In this work, we employ the Brownian dynamics simulation to examine the shear flow effects on the self-assembly behavior of asphaltenes. Three volume fractions φ of asphaltene nanoaggregates, ranging from 1 to 7%, are used to investigate the asphaltene aggregation behavior in heptane and heptol (i.e., a solvent containing both heptane and toluene) solvents under shear rates of [small gamma, Greek, dot above] = 0.0-2.5 × 108 s-1. The shear is applied parallel to the x-axis and the shear-gradient is along the y-axis. Under shear flow conditions, the formation of the percolating networks of aggregates is triggered at φ = 3% which is lower than that under the no-flow conditions, i.e., φ = 7%. In both solvent systems, the formed networks mainly percolate along the x- or z-axis to experience less shear-gradient. At all volume fractions, an increase in the shear rate from [small gamma, Greek, dot above] = 0.0 to [small gamma, Greek, dot above] = 2.5 × 108 s-1 resulted in two to three orders of magnitude improvement in the self-diffusion coefficients of colloids.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».