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Enregistrement W2404833746 · doi:10.1039/c6nr01737a

Cellulose nanocrystal interactions probed by thin film swelling to predict dispersibility

2016· article· en· W2404833746 sur OpenAlexaff
Michael S. Reid, Marco Villalobos, Emily D. Cranston

Notice bibliographique

RevueNanoscale · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSwellingMaterials scienceChemical engineeringPolymervan der Waals forceHildebrand solubility parameterSolubilityNanocompositeSolventParticle (ecology)NanoparticleDLVO theorySwelling capacityComposite materialColloidNanotechnologyOrganic chemistryChemistryMolecule

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations87
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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