Influence of Residual Polymer on Nanoparticle Deposition in Porous Media
Notice bibliographique
Résumé
Although surface coatings and free polymers are known to affect the mobility of nanoparticles in water-saturated porous media, the influence of these compounds on nanoparticle deposition behavior has received limited attention. A series of column experiments was conducted to evaluate the transport and retention of quantum dots (QDs) coated with a synthetic polymer, polyacrylic acid-octylamine (PAA-OA). Initial column studies, conducted with three size fractions of Ottawa sand, resulted in unusual solid-phase retention profiles, characterized by low QD deposition near the column inlet and increasing solid-phase concentrations along the column until a plateau or limiting capacity was reached near the column midpoint. Mathematical modeling studies indicated that the observed retention behavior could not be reproduced using one-dimensional simulators based on either clean-bed filtration theory or a modified filtration theory (MFT) model that incorporated a maximum retention capacity. Additional column studies demonstrated that changes in the inlet end plate configuration designed to ensure uniform flow did not alter the observed effluent breakthrough curves (BTCs) or shape of the retention profile. Subsequent QD transport experiments, pretreated by flushing with a pulse of PAA-OA solution, resulted in almost complete QD breakthrough with minimal retention. It is postulated that free polymer was preferentially adsorbed onto the solid surface near the column inlet, thereby preventing QD attachment, whereas in the down-gradient portion of the column, QDs attached to the solid phase without competition from the polymer. These findings reveal the importance of accounting for the influence of coconstituents on nanoparticle deposition and demonstrate the need to simulate both transport and retention data when assessing nanoparticle mobility in porous media.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».