Water-mediated adhesion of oil sands on solid surfaces at low temperature
Notice bibliographique
Résumé
Adhesion of frozen granular materials on solid surfaces creates various problems for surface cleaning, reduces the carrying capacity of vehicles, and increases energy consumption for in-land transportation. Here we report that water content determines the adhesion strength of oil sands on solid surfaces at temperature of -2.5 ◦C to -20 ◦C. Our measurements by X-ray micro-computed tomography revealed that water forms capillary bridges between the sand particles and the solid substrate and more air gaps at the interface between oil sands and the substrate are filled with interstitial water at a higher content. We experimentally measured the minimal force required to push the frozen oil sands off the substrate and identified that the adhesion strength increased linearly with water content from 4% to 14% on both rubber and steel substrate. For short freezing time at a fixed water content, lowering the temperature increased the adhesion strength on the steel substrate. Fouling from a layer of bitumen or asphaltenes aggravated the adhesion of oil sands on steel. A theoretical model was proposed to rationalize the linear relationship between water content and the adhesion strength, based on the contact area between ice and the substrate. We also found an effective method to reduce the adhesion of oil sands by spraying a little amount of anti-freezing liquid on the substrate. Our approach may reduce the energy consumption in transport and processing of wet granular materials, and potentially save manpower and the cost from cleaning in industrial operations. The insight from our work may have wide applicability to many natural/industrial processes, such as soil formation, food processing, and porous structures in ice crystal-templating nanomaterials synthesis by freezing-drying.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».