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Enregistrement W2090816299 · doi:10.1021/la9027699

Rheological Behavior of Acid-Swellable Cationic Copolymer Latexes

2009· article· en· W2090816299 sur OpenAlexaff
Beng Hoon Tan, Kam Chiu Tam, Damien Dupin, Steven P. Armes

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Polymer Synthesis and Characterization
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCationic polymerizationCopolymerRheologyChemical engineeringPolymer chemistryChemistryPolymer scienceMaterials sciencePolymerOrganic chemistryComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

2-Vinylpyridine (2VP) was copolymerized with four different cross-linker densities ranging from 0.05 to 0.31 wt % divinylbenzene (DVB) via aqueous emulsion polymerization to produce a series of submicrometer-sized, lightly cross-linked P2VP latexes. Protonation of the 2VP residues leads to a latex-to-microgel transition due to interchain electrostatic repulsion, as confirmed by dynamic light scattering. The DVB content of these pH-responsive copolymer particles strongly affects their rheological behavior. The particle size and viscosity of the swollen cationic microgels exhibit a maximum at approximately 0.11 wt % DVB. Static light scattering results confirm this density as the minimum amount of DVB required to ensure that all P2VP chains are cross-linked (i.e. that there is no soluble fraction), thus allowing optimal swelling of the microgels. Viscosity studies shows that the solution viscosity of a P2VP microgel at low pH follows two models, depending on its concentration. For volume fractions below 0.30, the P2VP microgels behave as hard spheres, as predicted by the Batchelor equation. For more concentrated P2VP microgels (volume fractions above 0.30), the rheological behavior can be predicted using the Krieger-Dougherty model for strong particle-particle interactions; thus, this semiempirical approach provides a useful description of the aqueous solution behavior of microgel.

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 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 enseignants0,017
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,232 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations12
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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