MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W6884650630 · doi:10.11575/prism/41962

Effects of Nanoparticles on Friction Reduction in Fluid Flow

2023· other· en· W6884650630 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2023
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanada Excellence Research Chairs, Government of Canada
Mots-clésDragCoatingSlip (aerodynamics)NanoparticleScanning electron microscopeFluid dynamicsWettingNanofluidContact angle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interaction between a flowing fluid and the solid surfaces over which it flows is fundamental to determining the resistance to flow offered by the solid. This interaction is commonly described as friction or drag in fluid mechanics and is the basis for the no-slip boundary condition in fluid dynamics. The slip behaviour of the fluid near the solid boundary, commonly quantified as the "slip length," is often used to quantify friction reduction. Nanoparticles (NPs) have been proposed to influence the fluid flow in reservoirs through several mechanisms, including modifying the slip behaviour of a fluid. This thesis investigates whether coating the surface of channels in glass micromodels with silica NPs affects the slip length of oil flow and water flow. Silica NPs with different shapes, surface coating and charges were tested to understand how the nature of these nanomaterials can affect friction. In-line coating, immersion, and spin coating were evaluated to determine how effectively each method coated the surface of the channel with NPs. Particle deposition was evaluated by water droplet contact angle measurement, scanning electron microscope (SEM) imaging, and elemental analysis. A uniform, crack-free, and stable distribution of NPs on the surface was observed using spin coating. Hydrophilic silica NP coating affected water differently from oil, causing a reduction in friction while oil flooding but an increase in friction for water. On the other hand, partially hydrophobic silica NPs reduced the friction for both water and oil flooding. The fundamental understanding of how NPs can be used as friction reducers for oil production will open new opportunities for designing low-energy and more sustainable oil production methods.

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOpen MIND→Travaux en français237 207→