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Enregistrement W4387703338 · doi:10.1021/acs.energyfuels.3c02189

Stabilization of Carbon Dioxide Foam by a Low Concentration of Cetyltrimethylammonium Bromide-Grafted Nano-Faujasite Zeolite. Part 2: Modeling

2023· article· en· W4387703338 sur OpenAlexafffund
Yazan Mheibesh, Kotaybah Hashlamoun, Nashaat N. Nassar

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPulmonary surfactantCoalescence (physics)Chemical engineeringBubblePopulationBromideNanofluidFaujasiteMicelleNanoparticleBreakageMaterials scienceCritical micelle concentrationChemistryChromatographyZeoliteInorganic chemistryComposite materialOrganic chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a dire need for a descriptive model that adequately evaluates the foam stabilizing and destabilizing processes in the presence of nanoparticles. In this study, we are using the population balance model (PBM) to investigate the effects of implementing sole cetyltrimethylammonium bromide (CTAB) as well as CTAB grafted or physically mixed with faujasite (FAU) nanoparticles on the evolution of CO 2 foam bubbles and liquid hold-up. In this method, the sizes of the generated CO 2 foam bubbles of all foaming systems were monitored experimentally and converted into a log-normal population of bubble sizes at every time scale. Then, the obtained population bubble sizes were incorporated into the PBM to obtain approximate solutions and empirical forms describing the coalescence and ripening kernels of foam bubbles with respect to liquid hold-up. Our modeling results indicated that the primary CO 2 foam stabilization mechanism was different based on the applied concentration levels of CTAB and its interaction with FAU nanoparticles. Below the critical micelle concentration (CMC), the virgin surfactant and physically mixed surfactant/nanoparticles showed a high coalescence rate in contrast to the CTAB-grafted FAU nanoparticles. For instance, our findings indicated that the CTAB-grafted FAU nanofluids at a concentration of 100 ppm had a 1000 times lower bubble coalescence rate than the physical mixing of 100 ppm of CTAB with 500 ppm of FAU nanoparticles. Hence, grafting the surfactant on the surface of nanoparticles before application in CO 2 foaming can significantly reduce the breakage of foam bubbles at a surfactant concentration below the CMC. Above the CMC, on the other hand, the PBM indicated that reducing the CO 2 bubbles coarsening was the major CO 2 foam bubble stabilization mechanism. As a broader impact, our modeling results and developed empirical forms of foam coalescence and ripening functions are helpful in accurately predicting the real phenomena that are responsible for foam stabilization at a wide range of conditions.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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