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Enregistrement W4402827563 · doi:10.1016/j.jece.2024.114249

Generation of oil spill dispersants composed of biosurfactants and chemical surfactants: Mechanism exploration through molecular dynamics simulation

2024· article· en· W4402827563 sur OpenAlexafffund
Masoumeh Bavadi, Xing Song, Zhiwen Zhu, Baiyu Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of environmental chemical engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial bioremediation and biosurfactants
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésDispersantMechanism (biology)Oil spillMolecular dynamicsBiochemical engineeringChemistryPetroleum engineeringChemical engineeringNanotechnologyMaterials scienceEngineeringComputational chemistryDispersion (optics)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dispersants (i.e., chemical surfactants mixed with solvents) are widely used for oil spill response. Sustainable dispersants are continuously desired to minimize potential environmental concerns. There is thus an increasing demand for the generation of more efficient and eco-friendly alternatives. The combination of biosurfactants (BS) and chemical surfactants in dispersants to improve efficiency, along with the optimal method and mechanism for their blending, remains unclear. This study thus focused on the investigation of next-generation dispersant production by combining bio- and chemical surfactants and the evaluation of their interaction mechanism through molecular dynamics simulation (MD). Two BS (i.e., rhamnolipid and surfactin) were combined with one of the following chemical surfactants (i.e., polyoxyethylene sorbitan monooleate (Tween 80), polyoxyethylenesorbitan trioleate, sorbitan monooleate, sorbitan monolaurate, or dioctyl sulfosuccinate sodium) in various ratios (i.e., 8:2, 6:4, 4:6, 2:8 (v/v)). The results showed that a blend of BS with Tween 80 was effective in dispersing hexadecane (C16) at ratios (6:4, 4:6 and 2:8). The BS combination within the 6:4 ratio was further investigated and revealed that a mixture of 50:50 of BS produced droplets with an average size of 168 nm. In addition, we screened the dispersant composition in alcoholic solvents across different salinity, pH, and temperature conditions. The n -propanol-based dispersant proved better dispersion efficiency than Corexit 9500 A when treating Alaska North Slope oil in seawater at the dispersant-to-oil ratios (e.g., 1:10, 1: 25) and mixing energy (e.g., 200 rpm). MD revealed strong interactions between surfactants in the 6:4 ratio at the C16/water interface. These interactions were facilitated by hydrogen bonding between surfactants' functional groups and both water and n -propanol molecules. This research provides insights for designing next-generation biosurfactant-aided dispersants with enhanced oil dispersion efficiency. • Dispersant formulation was explored by mixing biosurfactants and chemical surfactants. • The selected dispersant with optimal mixing achieved an average droplet size of 168 nm. • Stable dispersion was achieved under various salinities, pH, and temperatures. • N-propanol as solvent led to compatible oil dispersion efficiency with Corexit 9500. • Molecular dynamics simulation discovered dispersion mechanism in oil emulsification.

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 enseignants0,193
Score d'incertitude au seuil0,636

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)0,0000,000

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 GPT0,217
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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