Gold Nanoparticle/Polymer Nanocomposites: Dispersion of Nanoparticles as a Function of Capping Agent Molecular Weight and Grafting Density
Notice bibliographique
Résumé
The dispersion of polymer-covered gold nanoparticles in high molecular weight (MW) polymer matrixes is reported. Complete particle dispersion was achieved for PS125-Au in the polystyrene (PS) matrixes studied (up to and including Mn = 80 000 g/mol). PS19-Au, on the other hand, exhibits complete dispersion in a low MW PS matrix (Mn = 2000 g/mol) but only partial dispersion in higher MW matrixes (up to 80 000 g/mol). Similarly, PEO45-Au is fully dispersed in a low MW poly(ethylene oxide) (PEO) matrix (Mn = 1000 g/mol) but only partially in a higher MW PEO matrix (Mn = 15 000 g/mol). Wetting of the polymer-Au brushes by the polymer matrix is associated with dispersibility. Theory predicts that, for dense polymer brushes, wetting is achieved when the MW of the polymer brush equals (and is greater than) that of the polymer matrix. The observed partial dispersion of the PS19-Au and PEO45-Au nanoparticles in matrixes whose MW is greater than the brush MW is attributable to the existence of a high volume fraction of voids within the brush. These voids arise from the unique geometry of the nanoparticle surface arising from the juxtaposed facets of the gold nanoparticle. PS125-Au brushes are wetted by PS matrixes whose degree of polymerization is larger than 125, probably because of their lower grafting density on the gold core or the high fraction of void volumes caused by the facets on the gold cores. Dispersion thus occurs when the matrix MW is greater than that of the brush.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».