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Enregistrement W3164563266 · doi:10.1002/cjce.24148

Formation and stability of oil‐laden foam: Effect of surfactant and hydrocarbon solvent

2021· article· en· W3164563266 sur OpenAlexafffundvenue
Feng Lin, Jason Ng, Yueying Huang, Charley Huang, Hongbo Zeng

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePickering emulsions and particle stabilization
Établissements canadiensUniversity of AlbertaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesOffice of Energy Research and Development
Mots-clésPulmonary surfactantPentaneCritical micelle concentrationDilutionAqueous solutionHydrocarbonChemical engineeringAdsorptionChemistryChromatographySolventMicelleMaterials scienceOrganic chemistryThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Oil‐laden (OL) foams could serve an important role in various processes, particularly in enhanced oil recovery; however, OL foams are less studied than aqueous foams. In this work, the formation and stability of OL foam, by either sodium dodecyl sulphate (SDS) or Triton X‐100 (TX‐100) in water‐pentane mixture, was evaluated. We first constructed a diagram of good and poor foaminess against pentane content in the mixture and aqueous surfactant concentration. It was shown that surfactant onset concentration for good foaming was increased with increasing pentane content. The result was fitted using a mathematical model that considers the surfactant dilution and adsorption effects by pentane. Foam height decay profiles were also monitored. Results indicated that SDS resulted in a more stable foam than TX‐100 at the same critical micelle concentration (CMC). Depending on surfactant concentration, OL foams exhibited strikingly different stability behaviours. Pentane acted as an anti‐foamer at surfactant concentrations at the CMC or lower. However, very high foam stability was displayed at high surfactant concentration (e.g., 3× CMC) and medium to high pentane contents; this is a result contradictory to the predication of entering, spreading, and bridging coefficients in the classic theory. The stable OL foams of this study could be attractive to potential foam applications.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,134

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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