MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4411351298 · doi:10.1007/s00603-025-04654-x

Experimental and Computational Insights into the Nanomechanical Characterization of Ultramafic Rocks for Geologic Hydrogen Production and Storage

2025· article· en· W4411351298 sur OpenAlexaff
Oladoyin Kolawole, Mary C. Ngoma, Olufemi Olorode

Notice bibliographique

RevueRock Mechanics and Rock Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensGeomechanica (Canada)
Organismes subventionnairesAdvanced Research Projects AgencyAdvanced Research Projects Agency - EnergyU.S. Department of Energy
Mots-clésUltramafic rockCharacterization (materials science)Hydrogen storageProduction (economics)GeologyMaterials scienceNanotechnologyGeochemistryComposite materialEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Hydrogen is a clean and sustainable energy that holds significant promise in the global transition towards renewable energy sources. An emerging intriguing technology for clean hydrogen generation lies in the utilization of geologic ultramafic rocks through serpentinization reaction. This subsurface process can have a profound impact on the rock mechanical behavior and its structural attributes at the nanoscale which can control rock micro-mechanical behavior, and hence inform the macro-mechanical behavior of ultramafic rock at field scale. However, this knowledge is limited in geologic hydrogen to understand the pore-scale mechanical and microstructural changes. This study presents the first pore-scale thermo–hydro–chemo-mechanical characterization and analysis of ultramafic rocks to understand the nanomechanical and microstructural alterations due to serpentinization and potential geologic hydrogen generation via coupled experimental and numerical methods, and further assess the potential for hydrogen storage in ultramafic rocks. Nanoindenter and scanning electron microscope (SEM) were used to assess the nanoscale Young’s modulus (E), hardness (H), and fracture toughness (K C ) of the rock specimens in addition to microstructural changes. Furthermore, a lab-scale numerical model was developed, and numerical results were validated against the experimental results on the modified nanomechanical properties and microstructure, confirming the proposed approach can be used to predict mechanical response of ultramafic rock at the nanoscale. The results indicate that after the serpentinization reaction, there is significant increase in nano-scale mean hardness (+ 19% to + 32% H), stiffness (+ 31% to + 191% E), and fracture toughness (+ 22% to + 40% K C ) of the ultramafic rock specimens. The numerically homogenized elastic moduli before and after serpentinization are consistent with the experimentally observed nanomechanical alterations in the rock specimens. Further, serpentinization of ultramafic rock can lead to the transformation of olivine and pyroxene minerals into serpentine and magnetite which is indicative of hydrogen liberation. In addition, the serpentinization period can influence the rate of nanomechanical alteration and potential hydrogen generation in ultramafic rocks with comparative changes after 4 h vs. 9 h in stiffness (+ 31% vs. 191%), hardness (+ 19% vs. + 32%), and fracture toughness (+ 22% vs. + 40%). The findings in this work provide new insights that can stimulate future investigations into the mechanical response of serpentinized rocks at multiscale to advance geologic hydrogen production and/or storage in ultramafic rocks.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRock Mechanics and Rock EngineeringMême sujetCO2 Sequestration and Geologic InteractionsTravaux en français237 207