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Enregistrement W4402556063 · doi:10.1002/cjce.25500

Synergistic effect of alcohol polyoxyethylene ether sodium sulphate and copper foam on methane hydrate formation

2024· article· en· W4402556063 sur OpenAlexvenueno aff
Hao Wang, Guiyang Ma, Zhong‐Sheng Wang, Jinping Yu, Xiangchun Jiang

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCopperMethaneHydrateAlcoholChemistryEtherFoaming agentFatty alcoholSodiumClathrate hydrateInorganic chemistryOrganic chemistryPorosity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Natural gas is the cleanest fossil energy source and its consumption is increasing rapidly, so an efficient natural gas way of storing and transporting is urgently needed. Solidified natural gas (SNG) technology is gaining traction because of its higher safety, lower cost, and flexible storage and transportation modes. To improve the methane uptake rate in SNG technology, this work investigated the growth of methane hydrate in fatty alcohol polyoxyethylene ether sodium sulphate (AES) solution with the addition of three different pores per inch (PPI) of copper foam (CF). The results showed that the addition of AES caused the hydrate to grow upwards along the wall, and the methane uptake in the 300 ppm AES solution was increased by 623% compared to pure water. CF not only provided more nucleation sites for hydrate but also transferred the heat generated during hydration. Moreover, there was a synergistic effect between AES and CF and the solution could continuously transport upward along the continuous metal skeleton to increase the gas–liquid contact area. Thus, the formation rate and induction time of methane hydrate improve. Hydrate had the highest methane uptake in the 20 PPI CF system and the lower the pressure, the greater the ability of CF to promote hydrate formation. The methane uptake improved by 27.6% and the induction time was reduced by 59.7% compared to the pure AES system at 6 MPa. This work is aimed at advancing SNG technology (especially at low pressure) and informs the theoretical foundation.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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