Adsorption of Anionic–Cationic Surfactant Mixtures on Metal oxide Surfaces
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This research evaluates the adsorption of anionic and cationic surfactant mixtures on charged metal oxide surfaces (i.e., alumina and silica). For an anionic‐rich surfactant mixture below the CMC, the adsorption of anionic surfactant was found to substantially increase with the addition of low mole fractions of cationic surfactant. Two anionic surfactants (sodium dodecyl sulfate and sodium dihexyl sulfosuccinate) and two cationic surfactants (dodecyl pyridinium chloride and benzethonium chloride) were studied to evaluate the effect of surfactant tail branching. While cationic surfactants were observed to co‐adsorb with anionic surfactants onto positively charged surfaces, the plateau level of anionic surfactant adsorption (i.e., at or above the CMC) did not change significantly for anionic–cationic surfactant mixtures. At the same time, the adsorption of anionic surfactants onto alumina was dramatically reduced when present in cationic‐rich micelles and the adsorption of cationic surfactants on silica was substantially reduced in the presence of anionic‐rich micelles. This demonstrates that mixed micelle formation can effectively reduce the activity of the highly adsorbing surfactant and thus inhibit the adsorption of the surfactant, especially when the highly adsorbing surfactant is present at a low mole fraction in the mixed surfactant system. Thus surfactant adsorption can be either enhanced or inhibited using mixed anionic–cationic surfactant systems by varying the concentration and composition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».