The Characteristic Curvature of Ionic Surfactants
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Characterizing the hydrophilic‐lipophilic nature of a surfactant molecule has been a challenge for colloid scientists and technologists. The hydrophilic‐lipophilic balance (HLB), the packing factor, the phase inversion temperature (PIT) and the natural curvature of the surfactant are all terms that seek to address this issue. In this article we build on the hydrophilic–lipophilic difference concept (HLD) (Salager et al. Langmuir, 16, 5534–5539, 2000) to develop a methodology to determine a characteristic curvature (Cc) for ionic surfactants based on the phase behavior of mixed ionic surfactant microemulsions. In essence, the method consists of evaluating the shift in optimal electrolyte concentration as a function of the mole fraction of the test surfactant in a mixture with a reference surfactant, sodium dihexyl sulfosuccinate (SDHS) and applying the appropriate HLD equation for ionic surfactant mixtures to determine Cc. The values of Cc were determined for a range of surfactants, including sodium dodecyl sulfate (SDS), sodium dodecyl benzene sulfonate (SDBS), sodium naphthenate, and others. The method was also extrapolated to nonionic additives and hydrophilic linkers. It was observed that the calculated values of Cc were similar to those predicted by group contribution models, however the proposed method can be used even for complex surfactant mixtures. Finally, when Cc values were compared to apparent packing factor and HLB values, it was found that Cc is correlated with the apparent packing factor of ionic surfactants, and that Cc correlates with the HLB value for nonionic amphiphiles. The physical interpretation of Cc, and its potential application in the Net‐Average Curvature equation of state for oil‐surfactant‐water systems is discussed.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».