Evaluation of the effect of pH on the adsorption of an anionic surfactant on sandy substrates in chemical recovery processes.
Bibliographic record
Abstract
Este estudio busca mejorar la comprensión de cómo el pH afecta la adsorción de surfactantes en procesos de recobro químico, lo que puede ser valioso en la optimización de estos procesos para la industria de los hidrocarburos. Se analizó el impacto de los parámetros operacionales en la eficacia de los agentes químicos, con un enfoque en el pH del medio, que influye significativamente en la adsorción del surfactante en el sustrato. El pH del sistema condiciona la carga superficial del sustrato, lo que a su vez afecta la adsorción del surfactante, aumentándola o disminuyéndola. El estudio se realizó en una muestra de arena Ottawa y se determinó el punto de carga cero del medio poroso. También se caracterizó el surfactante aniónico Dodecil Benceno Sulfonato de Sodio (DBSS), incluyendo la concentración micelar crítica (CMC) y su rango UV/Vis. La presente investigación tiene como objetivo evaluar el efecto de la variación del pH en la adsorción de un surfactante aniónico en sustratos arenosos, mediante pruebas de adsorción estáticas, en procesos de recobro químico. Para llevar a cabo este estudio se establece una metodología experimental, con el propósito de identificar los mecanismos que afectan la adsorción. Como resultado, se pudo establecer que la variabilidad del pH incide en el proceso de adsorción debido a que la alteración de los distintos niveles de este ocasiona una modificación en la carga superficial del sustrato, lo que da lugar a la activación de diversos mecanismos en la solución.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".