Smart Polymer Nanoparticles Designed for Environmentally Compliant Coatings
Notice bibliographique
Résumé
We describe the synthesis, characterization, and film-forming properties of two-component nanoparticles that undergo a reversible morphology transformation in water as a function of pH. The particles consist of a high molecular weight acrylate copolymer and an acid-rich oligomer designed to be miscible with the polymer when its -COOH groups are protonated. Attaching a fluorescence resonance energy transfer (FRET) pair to components inside the nanoparticles enabled us to assess morphology at the molecular level. By inspecting changes in the donor fluorescence decay profile at different pH values, we established miscibility of the components in acidic solution but with charge-induced phase separation when the oligomers were neutralized to their carboxylate form. Complementary titration experiments revealed that the nanoparticles adopt a core-shell structure when the acid groups are deprotonated. We studied the effect of the acid-rich oligomer on the diffusion rate of the high molecular weight polymers following film formation. Our results show that the carboxylated oligomer enhanced the rate of diffusive mixing between high molecular weight molecules by more than 2 orders of magnitude. FRET measurements carried out on partially dried films using a low-resolution microscope showed that the carboxylate oligomer shell can delay coalescence for ca. 30 min after passage of the drying front. This delay is expected to help with increasing the 'open time' of latex paints, a desirable property of solvent-based paints that remains difficult to achieve with (environmentally compliant) waterborne paints. Use of ammonia as a volatile base resulted in synergistic effects: initial retardation of coalescence followed by acceleration of diffusive mixing as the ammonium salts dissociated and ammonia evaporated from the film.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».