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Enregistrement W4288046053 · doi:10.1016/j.eng.2022.06.012

Probing the Interfacial Forces and Surface Interaction Mechanisms in Petroleum Production Processes

2022· article· en· W4288046053 sur OpenAlexaff
Diling Yang, Xuwen Peng, Qiongyao Peng, Tao Wang, Chenyu Qiao, Ziqian Zhao, Lu Gong, Yueliang Liu, Hao Zhang, Hongbo Zeng

Notice bibliographique

RevueEngineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMinerals Flotation and Separation Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFoulingAsphalteneEmulsionAsphaltPetroleumBiofoulingMembrane foulingProduced waterOil dropletMaterials scienceNanotechnologyPetroleum engineeringChemical engineeringChemistryMembraneComposite materialEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the advances that have been made in renewable energy over the past decade, crude oil or petroleum remains one of the most important energy resources to the world. Petroleum production presents many challenging issues, such as the destabilization of complex oil–water emulsions, fouling phenomena on pipelines and other facilities, and water treatment. These problems are influenced by the molecular forces at the oil/water/solid/gas interfaces involved in relevant processes. Herein, we present an overview of recent advances on probing the interfacial forces in several petroleum production processes (e.g., bitumen extraction, emulsion stabilization and destabilization, fouling and antifouling phenomena, and water treatment) by applying nanomechanical measurement technologies such as a surface forces apparatus (SFA) and an atomic force microscope (AFM). The interaction forces between bitumen and mineral solids or air bubbles in the surrounding fluid media determine the bitumen liberation and flotation efficiency in oil sands production. The stability of complex oil/water emulsions is governed by the forces between emulsion drops and particularly between interface-active species (e.g., asphaltenes). Various oil components (e.g., asphaltenes) and emulsion drops interact with different substrate surfaces (e.g., pipelines or membranes), influencing fouling phenomena, oil–water separation, and wastewater treatment. Quantifying these intermolecular and interfacial forces has advanced the mechanistic understanding of these interfacial interactions, facilitating the development of advanced materials and technologies to solve relevant challenging issues and improve petroleum production processes. Remaining challenges and suggestions on future research directions in the field are also presented.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations37
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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