Detection of Gold Nanoparticles in Hydrothermal Fluids
Notice bibliographique
Résumé
The transport and deposition of gold from colloidal suspensions in hydrothermal fluids has been a persistent theme in ore deposits research. Studies of active geothermal systems show that a complete model of gold transport must include both dissolved and particulate forms. However, samples of the hydrothermal fluids are commonly spiked with aqua regia after collection in order to put any solids back into solution, thus preventing a quantitative assessment of the particle load. Although attempts have been made to filter the solids, gold nanoparticles (Au NPs) will mostly pass the 0.2-µm filters that are in common use, and a simple technique for analyzing suspended particles in the liquids has been lacking. In this study, we demonstrate how time-resolved acquisition of mass 197 in a conventional inductively coupled plasma-mass spectrometer (ICP-MS) can be used to detect and measure Au NPs in the filtered liquids, with an example of well-characterized fluids from the Reykjanes geothermal field on Iceland. The technique allows for precise monitoring of the solution as it is introduced into the plasma with the capability of identifying individual particles carried in suspension. Results show that Au particles passing the 0.2-µm filters are abundant in the studied samples, and measurements of the individual particles can be used to determine their size. The experiment highlights the potential of emerging ICP-MS techniques, including very fast data acquisition and multielement analysis of single particles in timeof-flight mode, for characterization of NPs in hydrothermal fluids.
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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)
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 ».