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Enregistrement W4388192641 · doi:10.1021/acs.energyfuels.3c02188

Stabilization of Carbon Dioxide Foam by a Low Concentration of Cetyltrimethylammonium Bromide-Grafted Nano-Faujasite Zeolite. Part 1: Experimental Study

2023· article· en· W4388192641 sur OpenAlexafffund
Yazan Mheibesh, Afif Hethnawi, Sebastian Sessarego, Abdallah D. Manasrah, Nashaat N. Nassar

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePickering emulsions and particle stabilization
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPulmonary surfactantChemical engineeringSurface tensionStabilizer (aeronautics)FaujasiteMaterials scienceNanoparticleCritical micelle concentrationAdsorptionBromideZeoliteMicelleChemistryAqueous solutionNanotechnologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, we are introducing an innovative technique to enhance the CO 2 foam stability by using a nanofoam stabilizer that reduces the surfactant concentrations below the critical micelle concentration (CMC). The core structure of our foam stabilizer consists of faujasite zeolite nanoparticles (FAU) that are grafted with cationic surfactant, cetyltrimethylammonium bromide (CTAB). The prepared nanomaterials were fully characterized by an array of characterization techniques to gain insight into their surface properties and stability. Then, the foamability and foam stabilization properties of the CTAB, compared with the physically mixed CTAB and neat FAU nanoparticles, and CTAB-grafted FAU nanoparticle systems were evaluated at various surfactant concentrations based on initial foam volume, half-life, liquid holdup, surface shear viscosity, and bubble sizes. Furthermore, the CO 2 foam stabilization mechanisms of all foaming agents were investigated by the dilational surface tension. Our results indicated that the CTAB-grafted FAU nanoparticles were able to stabilize the liquid films of CO 2 foam at low surfactant concentrations via surfactant coverage on the surface of nanoparticles, which optimized the viscoelastic and surface tension properties of CO 2 foam. In fact, below the CMC of CTAB (∼335 ppm), the initial foam volume and half-life remained constant after the addition of the FAU nanoparticles, whereas the foam properties were highly enhanced above the CMC (350–3000 ppm). Our foam stabilization results showed that the optimum stable CO 2 foam was generated by CTAB-grafted FAU nanoparticles at a concentration of 1000 ppm (∼500 ppm grafted CTAB), which had a half-life of 773 s, in contrast to the other systems that had a half-life of less than 350 s at 500 ppm CTAB concentration. The surface tension results showed that grafting 50 and 100 ppm CTAB on FAU nanoparticles resulted in 60.20 and 51.52 mN/m initial dynamic surface tension measurements, whereas the virgin CTAB solutions at the same surfactant concentrations had initial dynamic surface tensions of 69.78 and 60.44 mN/m, respectively. On the other hand, at a surfactant concentration of 50 ppm (100 ppm CTAB-FAU nanoparticles), the viscoelastic modulus was almost identical to the viscoelastic modulus measurement at the CMC of CTAB. Interestingly, the CTAB-grafted FAU nanoparticles, compared with the other systems, had almost 1.5–4 times higher liquid holdup and formed smaller and homogeneous bubble sizes during the first 360 s. Hence, the CTAB-grafted FAU nanoparticles could retard the foam destabilization mechanisms, including foam bubble coalescence and ripening effects, due to their ability to maximize the viscoelastic modulus and reduce the surface tension at these low surfactant concentrations. Our findings can provide an economical solution for implementing conventional CO 2 foams in enhanced oil recovery (EOR) applications while hindering the agglomeration of nanoparticles.

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 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,671

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,243 · 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.

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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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