MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3155127739

The Generation of Extremely Fine Water-in-Bitumen emulsions via the Satellite Drop Formation Mechanism

2018· dissertation· en· W3155127739 sur OpenAlexfundno aff
Anas Ettahiri

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of TorontoSyncrude
Mots-clésDrop (telecommunication)Mechanism (biology)SatelliteAsphaltEnvironmental scienceMeteorologyPetroleum engineeringProcess engineeringEngineeringMaterials scienceAerospace engineeringMechanical engineeringPhysicsComposite material
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis is concerned with the generation of fine water-in-bitumen emulsions through drop fracture during the bitumen froth treatment process. Due to their negative economic and environmental impact, the stability of these emulsions has received tremendous attention; however, little work has been conducted on the manner through which they form. In this study, we use a novel microfluidic platform to study the satellite drop generation mechanism via drop fracture. Using this technique, satellite drops several orders of magnitude smaller than the mother drop were generated and characterized. The smallest satellite drops observed were below 2μm in radius. The range of satellite. The effects of industrially relevant parameters, namely, water pH, solvent dilution and capillary number, are investigated. The satellite drop volume and number of drops were found to increase with the capillary number and dilution while process water pH was found to have a smaller effect.

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 enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,536

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTSpaceMême sujetEnhanced Oil Recovery TechniquesTravaux en français237 207