Correlating Cellulose Nanocrystal Particle Size and Surface Area
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cellulose nanocrystals (CNCs) are negatively charged nanorods that present challenges for characterization of particle size distribution and surface area-two of the common parameters for characterizing nanomaterials. CNC size distributions have been measured by two microscopy methods: atomic force microscopy (AFM) and transmission electron microscopy (TEM). The agreement between the two methods is good for length measurements, after taking into consideration tip-convolution effects for AFM. However, TEM widths are almost twice as large as AFM heights-an effect that we hypothesize is due to counting of a larger fraction of laterally associated CNCs in the TEM images. Overall, the difficulty of selecting individual particles for analysis and possible bias due to selection of a specific particle size during sample deposition are the main limitations associated with the microscopy measurements. The microscopy results were compared to Z-average data from dynamic light scattering, which is a useful method for routine analysis and for examining trends in size as a function of sample treatment. Measurements as a function of sonication energy were used to provide information on the presence of aggregates in the sample. Magic-angle-spinning solid-state NMR was employed to estimate the surface area of CNCs based on the ratio of integrated spectral intensities of resonances stemming from C4 sites at the crystallite surfaces and from all C4 sites. Our approach was adapted from the application of solid-state NMR to characterize larger cellulose microfibers and appears to provide a useful estimate that overcomes the limitations of using the BET method for measuring surface areas of highly aggregated nanomaterials. The solid-state NMR results show that the lateral dimension of the CNCs is consistent with that of elementary cellulose crystallites.
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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 découle