Investigation of the Transport and Deposition of Fullerene (C60) Nanoparticles in Quartz Sands under Varying Flow Conditions
Notice bibliographique
Résumé
A coupled experimental and mathematical modeling investigation was undertaken to explore nanoscale fullerene aggregate (nC60) transport and deposition in water-saturated porous media. Column experiments were conducted with four different size fractions of Ottawa sand at two pore-water velocities. A mathematical model that incorporates nonequilibrium attachment kinetics and a maximum retention capacity was used to simulate experimental nC60 effluent breakthrough curves and deposition profiles. Fitted maximum retention capacities (S(max)), which ranged from 0.44 to 13.99 microg/g, are found to be correlated to normalized mass flux. The developed correlation provides a means to estimate S(max) as a function of flow velocity, nanoparticle size, and mean grain size of the porous medium. Collision efficiency factors, estimated from fitted attachment rate coefficients, are relatively constant (approximately 0.14) over the range of conditions considered. These fitted values, however, are more than 1 order of magnitude larger than the theoretical collision efficiency factor computed from Derjaguin-Landau-Verwey-Overbeek (DLVO) theory (0.009). Data analyses suggest that neither physical straining nor attraction to the secondary minimum is responsible for this discrepancy. Patch-wise surface charge heterogeneity on the sand grains is shown to be the likely contributor to the observed deviations from classical DLVO theory. These findings indicate that modifications to clean-bed filtration theory and consideration of surface heterogeneity are necessary to accurately predict nC60 transport behavior in saturated porous media.
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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 ».