Quantified Pore-Scale Nanoparticle Transport in Porous Media and the Implications for Colloid Filtration Theory
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluates the pore-scale distribution of silver nanoparticles during transport through a sandy porous medium via quantitative synchrotron X-ray computed microtomography (qSXCMT). The associated distributions of nanoparticle flow velocities and mass flow rates were obtained by coupling these images with computational fluid dynamic (CFD) simulations. This allowed, for the first time, the comparison of nanoparticle mass flow with that assumed by the standard colloid filtration theory (CFT) modeling approach. It was found that (i) 25% of the pore space was further from the grain than assumed by the CFT model; (ii) the average pore velocity agreed well between results of the coupled qSXCMT/CFD approach and the CFT model within the model fluid envelope, although the former were 2 times larger than the latter in the centers of the larger pores and individual velocities were upwards of 20 times those in the CFT model at identical distances from grain surfaces ; and (iii) approximately 30% of all nanoparticle mass and 38% of all nanoparticle mass flow occurred further away from the grain surface than expected by the CFT model. This work suggests that a significantly smaller fraction of nanoparticles than expected will contact a grain surface by diffusion via CFT models, likely contributing to inadequate CFT model nanoparticle transport predictions.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».