Formation and stability of oil‐laden foam: Effect of surfactant and hydrocarbon solvent
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».