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Enregistrement W2319103697 · doi:10.1021/je500274r

Physicochemical Characterization of Anionic and Cationic Microemulsions: Water Solubilization, Particle Size Distribution, Surface Tension, and Structural Parameters

2014· article· en· W2319103697 sur OpenAlexaff
Achinta Bera, Ajay Mandal, T. Santhosh Kumar

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical & Engineering Data · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSurfactants and Colloidal Systems
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroemulsionChemistryPulmonary surfactantSurface tensionDynamic light scatteringDodecaneAqueous solutionChemical engineeringParticle sizeCationic polymerizationMicelleDilutionChromatographyOrganic chemistryNanoparticleThermodynamicsPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The composition, oil type, and thermodynamic parameters influence the water solubilization capacity, particle size distribution, surface tension, and also the structural parameters of microemulsion systems. In the present study sodium lauryl sulfate (SLS) and hexadecyltrimethylammonium bromide (HTAB) have been used as surfactants and 3-methyl-1-butanol as cosurfactant to prepare microemulsions. Four n -alkanes (hexane, heptane, decane, and dodecane) were chosen as oil phases. Water solubilization capacities of anionic (SLS) and cationic (HTAB) microemulsions were investigated in both the presence and the absence of NaCl salt. A detailed study of particle size analysis for both the surfactants with different composition has been made from laser light scattering measurement. Surface tensions of microemulsions and surfactant solutions were also measured for investigation of their surface activities. Surface tensions have been reduced remarkably in the case of microemulsion systems compared to simple aqueous solutions of surfactants. Different structural parameters like water droplet and effective microemulsion droplet size including interface, aggregation numbers of surfactant, and cosurfactant have been determined assuming monodispersity of the droplets from dilution experiment. The effects of temperature on the above parameters have also been studied.

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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations47
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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