Nuclear Magnetic Resonance Investigation of Surface Relaxivity Modification by Paramagnetic Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nuclear magnetic resonance (NMR) measurements are routinely used to characterize pore size distributions in fluid saturated porous media. The principle of the NMR measurement is that the result is linked with pore size by a parameter named surface relaxivity. However, in natural porous media, surface relaxivity is not constant or well-known due to heterogeneous distributions of impurities on pore surfaces. To control pore surface relaxivity, we injected paramagnetic zirconia nanoparticles into silica porous media: glass bead packs and sandstone core samples. Adsorption of the nanoparticles onto the pore surfaces altered their surface relaxivity due to differences in relaxivity between the silica surfaces and the nanoparticles. NMR measurements of porous media saturated with zirconia nanoparticle dispersions and deionized (DI) water were compared to calculate amount of adsorbed zirconia nanoparticles and quantify the alteration of pore surface relaxivity. Our results indicate that adsorption of nanoparticles onto pore surfaces leaves fewer nanoparticles in dispersion within the pore space and alters surface relaxation on pore wall with attached nanoparticles. The overall relaxation rate of the porous medium is thus affected by adsorption, which changes the surface relaxation rate and the relaxation rate of the fluid within the pore space. Electrostatic interactions drive nanoparticle adsorption onto pore walls. When silica porous media, which have negative surface charge, are saturated with positively charged nanoparticles, the nanoparticles adsorb onto the pore surface. When the porous media are saturated with negatively charged nanoparticles, no adsorption occurs. Our work highlights the importance of surface chemistry and adsorption on nanoparticle behavior in porous media and suggests that fundamental NMR behavior of media may be controlled with targeted adsorption of suitable nanoparticles.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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)
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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 tête enseignante, 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 ».