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Enregistrement W1974351545 · doi:10.14356/kona.2000012

Effect of Surfactant and Polymer Adsorption on the Viscosity of Aqueous Colloidal Silica Dispersions under Extreme Conditions

2000· article· en· W1974351545 sur OpenAlex
Abbas A. Zaman, Pankaj Kumar Singh, Brij M. Moudgil

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueKONA Powder and Particle Journal · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSurfactants and Colloidal Systems
Établissements canadiensInstitute of Particle Physics
Organismes subventionnairesUniversity of FloridaNational Science Foundation
Mots-clésPulmonary surfactantMaterials sciencePolymerViscosityColloidChemical engineeringDispersion (optics)Dispersion stabilityAqueous solutionCationic polymerizationDispersantAdsorptionRheologyReduced viscosityIonic strengthPolymer chemistryComposite materialChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of surfactant and polymeric additives on the viscosity behavior and stability of aqueous colloidal dispersions of silica particles under extreme conditions (low pH, high ionic strength) has been investigated. The surfactant and polymer used as dispersing agent were C12TAB, a cationic surfactant, and DarvanC, a commercially available polymer. It was found that the surfactant stabilized dispersions show a lower viscosity and a more uniform resistance to flow than the samples stabilized through electrostatic repulsion or polymer induced forces in the system. Stability analysis through turbidity measurements indicated that the state of the dispersion changes from an unstable regime to a stable regime above a critical concentration of C12TAB in the system. Viscosity measurements as a function of temperature indicates that C12TAB dispersing agent can further improve the flowability of the dispersion at higher temperatures.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,226 · 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