MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4214950110 · doi:10.3390/polym14051004

Viscoelastic Behavior of Crude Oil-Gum Emulsions in Enhanced Oil Recovery

2022· article· en· W4214950110 sur OpenAlexaff
Mamdouh T. Ghannam, Mohamed Y.E. Selim, Abdulrazag Y. Zekri, Nabil Esmail

Notice bibliographique

RevuePolymers · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésXanthan gumViscoelasticityRheometerEmulsionCreepMaterials scienceChromatographyRheologyComposite materialChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The experimental study of the Creep-recovery examination is necessary to understand the viscoelastic behavior of crude oil-Xanthan gum emulsions. The experimental measurements and analysis of these tests were completed using RheoStress RS100 under controlled stress CS-mode. Rheometers with CS-mode allow for a useful and direct technique for the experimental measurements of creep and recovery stages. This investigation covers a wide range of crude oil concentration of 0–75% by volume, Xanthan concentration range of 0–104 ppm, and two types of Xanthan gums are used and investigated. The creep-recovery measurements of crude oil-Xanthan gums emulsions were extensively investigated. It was important to find the linear viscoelastic range for the examined crude oil-Xanthan gum emulsions. The experimental measurements and analysis of the creep-recovery examinations showed that the linear viscoelastic range was up to 1 Pa. The experimental investigation showed that the higher the concentration of the used gum and crude oil, the lower the compliance of the emulsions. For the Xanthan concentrations of less than 103 ppm, the crude oil-gum emulsion exhibited viscous behavior. However, for the Xanthan concentration of higher than 103, the examined emulsions displayed viscoelastic behavior.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,218 · 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.

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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePolymersMême sujetEnhanced Oil Recovery TechniquesTravaux en français237 207