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Enregistrement W1985417735 · doi:10.1021/jp507164c

Probing the Hydrophobic Interaction between Air Bubbles and Partially Hydrophobic Surfaces Using Atomic Force Microscopy

2014· article· en· W1985417735 sur OpenAlexafffund
Chen Shi, Derek Y. C. Chan, Qingxia Liu, Hongbo Zeng

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMinerals Flotation and Separation Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésMicaBubbleHydrophobic effectAtomic force microscopyChemical physicsContact angleHydrophobeSurface forces apparatusAttractionChemistryContact regionNanotechnologyMaterials scienceChemical engineeringComposite materialMechanicsOrganic chemistryLayer (electronics)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The hydrophobic interaction plays an essential role in various natural phenomena and industrial processes. Previous studies on the hydrophobic interaction focused mainly on the interaction between hydrophobic solid surfaces for which the effective range of hydrophobic attraction was reported to vary from ∼10 nm to >1 μm. Here, we report studies of the interaction between an air bubble in water used as a probe attached to the cantilever of an atomic force microscope and partially hydrophobized mica surfaces. No bubble attachment was observed for bare hydrophilic mica, but attachment behaviors and attraction with an exponential decay length of 0.8–1.0 nm were observed between the air bubble and partially hydrophobized mica as characterized by a water contact angle on the mica surface that varied from 45° to 85°. Our results demonstrate the important roles of the additional attraction at partially hydrophobized surfaces and hydrodynamic conditions in bubble attachment to substrate surfaces and provide new insights into the basic understanding of this interaction mechanism in various applications such as mineral flotation.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations135
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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