Cellulose nanocrystal interactions probed by thin film swelling to predict dispersibility
Notice bibliographique
Résumé
The production of well-dispersed reinforced polymer nanocomposites has been limited due to poor understanding of the interactions between components. Measuring the cohesive particle-particle interactions and the adhesive particle-polymer interactions is challenging due to nanoscale dimensions and poor colloidal stability of nanoparticles in many solvents. We demonstrate a new cohesive interaction measurement method using cellulose nanocrystals (CNCs) as a model system; CNCs have recently gained attention in the composites community due to their mechanical strength and renewable nature. Multi-wavelength surface plasmon resonance spectroscopy (SPR) was used to monitor the swelling of CNC thin films to elucidate the primary forces between CNCs. This was achieved by measuring swelling in situ in water, acetone, methanol, acetonitrile, isopropanol, and ethanol and relating the degree of swelling to solvent properties. Films swelled the most in water where we estimate 1.2-1.6 nm spacings between CNCs (or 4-6 molecular layers of water). Furthermore, a correlation was found between film swelling and the solvent's Hildebrand solubility parameter (R(2) = 0.9068). The hydrogen bonding component of the solubility parameters was more closely linked to swelling than the polar or dispersive components. The films remained intact in all solvents, and using DLVO theory we have identified van der Waals forces as the main cohesive interaction between CNCs. The trends observed suggest that solvents (and polymers) alone are not sufficient to overcome CNC-CNC cohesion and that external energy is required to break CNC agglomerates. This work not only demonstrates that SPR can be used as a tool to measure cohesive particle-particle interactions but additionally advances our fundamental understanding of CNC interactions which is necessary for the design of cellulose nanocomposites.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».