Automated method for determining the flow of surface functionalized nanoparticles through a hydraulically fractured mineral formation using plasmonic silver nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Quantifying nanoparticle (NP) transport within porous geological media is imperative in the design of tracers and sensors to monitor the environmental impact of hydraulic fracturing that has seen increasing concern over recent years, in particular the potential pollution and contamination of aquifers. The surface chemistry of a NP defining many of its solubility and transport properties means that there is a wide range of functionality that it is desirable to screen for optimum transport. Most prior transport methods are limited in determining if significant adsorption occurs of a NP over a limited column distance, however, translating this to effects over large distances is difficult. Herein we report an automated method that allows for the simulation of adsorption effects of a dilute nanoparticle solution over large distances under a range of solution parameters. Using plasmonic silver NPs and UV-visible spectroscopic detection allows for low concentrations to be used while offering greater consistency in peak absorbance leading to a higher degree of data reliability and statistics. As an example, breakthrough curves were determined for mercaptosuccinic acid (MSA) and cysteamine (CYS) functionalized Ag NPs passing through Ottawa sand (typical proppant material) immobile phase (C) or bypassing the immobile phase (C0). Automation allows for multiple sequences such that the absorption plateau after each breakthrough and the rate of breakthrough can be compared for multiple runs to provide statistical analysis. The mobility of the NPs as a function of pH is readily determined. The stickiness (α) of the NP to the immobile phase calculated from the C/C0 ratio shows that MSA-Ag NPs show good mobility, with a slight decrease around neutral pH, while CYS-Ag NPs shows an almost sinusoidal variation. The automated process described herein allows for rapid screening of NP functionality, as a function of immobile phase (proppant versus reservoir material), hydraulic fracturing fluid additives (guar, surfactant) and conditions (pH, temperature).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».