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Enregistrement W7037468615

The effects of multi-wall carbon nanotubes on hydrate formation

2016· dissertation· en· W7037468615 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBotany, Ecology, and Taxonomy Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesHydro-QuébecFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésClathrate hydrateMethaneHydrateDissolutionCarbon nanotubeNatural gasTetrahydrofuranCarbon dioxide
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clathrate hydrates are crystalline compounds that form under suitable thermodynamic conditions when inclusion molecules become trapped in a water lattice.Aside from being a hindrance to the oil and gas industry by blocking pipelines, naturally-occurring gas hydrates account for over 50% of the global carbon-based fuel reserves.This virtually untapped resource holds large potential for future extractions.In addition, the high gas storage capacity of hydrates has inspired the development of novel technologies used for transporting natural gas as well as sequestering carbon dioxide.This thesis investigates the effects of multi-wall carbon nanotubes (MWNTs) on hydrate formation.In view of optimizing hydrate-based technologies for applications including the transportation and storage of gases, the promoting effects of the MWNTs were evaluated for several hydrate systems.In order to examine the heat effects associated with adding MWNTs, an infrared camera was set up to capture the heat propagation accompanying the formation of tetrahydrofuran (THF) hydrates.The study revealed that for a given sub-cooling, the presence of hydrophobic and hydrophilic MWNTs caused an increase in the velocity of the heat front.This can be attributed to the high thermal conductivity of the MWNTs.Investigations with methane were conducted in order to model natural gas behavior.Both the dissolution phase and growth rates of the methane hydrates were examined.As-produced (hydrophobic) and plasmafunctionalized (hydrophilic) MWNTs were added at various loading concentrations to the methane and water system.It was found that the hydrophobicity of the as-produced MWNTs provided a limited dissolution and growth rate improvement, whereas their plasma-functionalized counterpart provided an enhancement at both stages of formation.This result is attributed to optimized mass transfer effects associated with the nanoparticles.Experiments with carbon dioxide were conducted under similar conditions.Two forms of MWNTs were also investigated, namely as-produced and amine-functionalized MWNTs.Due to the high solubility of carbon dioxide in water, the presence of the MWNTs did not affect the rate of dissolution as they had with the sparingly soluble methane.For the growth rate experiments, it was found that both types of the MWNTs demonstrated an enhancement, with the amine-functionalized Abstract ii MWNTs performing slightly better.Under higher concentrations however, the presence of both forms of nanoparticles produced a considerable nucleation event which induced heat and mass transfer limitations on the system.In summary, the enhancements viewed with the addition of the MWNTs can be attributed to their heat and mass transfer aiding properties.

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,199 · 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
Publié2016
Routes d'admission2
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