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Enregistrement W4411154594 · doi:10.1063/5.0268310

Nuclear magnetic resonance relaxation and diffusion properties of confined fluids in organic nanopores: A molecular dynamics study

2025· article· en· W4411154594 sur OpenAlexfundno aff
Jorge Iván Amaro-Estrada, You Wang, Carlos Torres‐Verdín

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNMR spectroscopy and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConocoPhillips CanadaWoodsideRepsolTotalEniOccidental PetroleumChina National Offshore Oil CorporationAker BPWintershall DeaEquinorBaker HughesExxon Mobil CorporationBPSchlumberger FoundationPetrobrasChevronHalliburton
Mots-clésKerogenRelaxation (psychology)DiffusionPetrophysicsMolecular dynamicsChemical physicsNanoporeMaterials scienceParamagnetismChemistryNuclear magnetic resonanceAnalytical Chemistry (journal)ThermodynamicsCondensed matter physicsNanotechnologyPorosityComputational chemistryOrganic chemistryGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A series of molecular dynamics (MD) simulations was conducted to investigate the nuclear magnetic resonance (NMR) relaxation properties of confined fluids in kerogen nanopores. We examined how the longitudinal (T1) and transverse (T2) relaxation times vary as a function of pore size, pore shape, the presence of paramagnetic impurities, and Larmor frequency (ω). Given the challenges of nanoscale experiments, this approach offers an in-depth analysis of how these petrophysical factors influence the measurements of T1 and T2 relaxation times. Water and oil were included in the simulations to assess how fluid type affects the results. The findings show that the presence of kerogen significantly impacts the diffusion of water and oil in organic nanopores compared to bulk. To quantify the influence of pore structure, we systematically analyzed the diffusion and NMR properties of fluids under nanoconfinement in rectangular nanopores of varying sizes. We observed that smaller pore sizes lead to a reduction in the diffusion coefficients. When considering a more complex pore network (kerogen matrix), the values of T1 and T2 relaxation times decreased by three and five orders of magnitude, respectively, compared to the values obtained for rectangular pores. At a Larmor frequency of 400 MHz, both n-pentane and water in kerogen exhibited longer relaxation times than at lower frequencies. The presence of paramagnetic impurities in the system allowed us to obtain relaxation times in the order of magnitude of the experimental data reported by other authors for hydrocarbons confined in kerogen matrices. This study provides a detailed guide to using MD simulations to investigate the behavior of nanoconfined fluids in kerogen.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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