Asphaltenes Adsorption onto Metal Oxide Nanoparticles: A Critical Evaluation of Measurement Techniques
Notice bibliographique
Résumé
The adsorption of asphaltenes onto nanoparticles (NPs) has received a lot of attention in recent years. However, the effect of the measurement technique on the adsorption isotherms has never been addressed. In this paper, the adsorption of n -heptane-precipitated asphaltenes, C7-asphaltenes, from toluene model solutions onto three metal oxide NPs, namely Fe 2 O 3, Fe 3 O 4, and Al 2 O 3, was studied. Asphaltenes uptake calculated from UV–vis spectroscopy at three different wavelengths were compared with thermogravimetric analysis (TGA) results. Although the adsorption trends followed Langmuir isotherms, instrument as well as wavelength-dependent coefficients were obtained. We believe TGA results are more reliable, provided complete oxidation and account of mass loss due to NPs is attained. UV–vis measurements may be impacted by the chemical structure of the asphaltenes sub fractions as well as their state of association. Al 2 O 3 showed the highest adsorption capacity of 385 ± 5 mg/g, followed by Fe 3 O 4 and Fe 2 O 3 . However, based on mg/m 2, Fe 2 O 3 displayed the highest adsorption capacity. TGA analysis revealed that the NPs promoted the oxidation of adsorbed asphaltenes in a reverse order to their adsorption capacity, q max (mg/g) (Al 2 O 3 > Fe 2 O 3 ≈ Fe 3 O 4 ). This trend is in line with our previous observation of mass-dependent thermo-oxidative profile and surface exposure role, rather than a catalyst role, of the NPs. Lastly, the C7-asphaltenes from this study were characterized, and their structural parameters were compared to 45 asphaltenes from the literature. The size and structural parameters of the asphaltenes clusters are in good agreement with the literature values.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».