Synergistic Effect of SDS and Rha on Hydrate-Based Purification of Low-Concentration Coalbed Methane in the Presence of THF
Notice bibliographique
Résumé
Low-concentration coalbed methane (LCCBM) is a type of unconventional natural gas and it poses significant challenges for energy recovery and environmental management. In this study, a multifaceted experimental methodology combining kinetic measurements, in situ Raman spectroscopy, and high-pressure morphological observations was employed to investigate the synergistic effects of sodium dodecyl sulfate (SDS) and Rhamnolipid (Rha) biosurfactant on the hydrate-based purification of the low-concentration coalbed methane (LCCBM) gas mixture in the presence of tetrahydrofuran (THF). It was found that the CH 4 recovery efficiency and selectivity are greatly improved in the SDS + Rha + THF composite system. At the optimal concentrations (300 ppm of SDS +500 ppm Rha +5.56 mol % THF), the CH 4 recovery rate of 68.52% and the separation factor of 3.04 are achieved, outperforming the systems using individual promoters like THF + SDS or THF + Rha. Morphological observations show that SDS can promote hydrate nucleation and growth, while Rha increases hydrate nucleation sites, improves hydrate compactness, and raises the proportion of strong hydrogen bonds in the aqueous solution. In the SDS + Rha + THF composite system, the advantages of SDS and Rha are combined, so the strong hydrogen bond content is increased. This synergy not only accelerates the rate of LCCBM hydrate formation but also enhances the LCCBM purification efficiency. Therefore, this study provides a green and efficient strategy for the hydrate-based LCCBM purification, bridging the gap between laboratory-scale studies and industrial application.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».