Stabilization of Oil-in-Water Emulsions with Noninterfacially Adsorbed Particles
Notice bibliographique
Résumé
Classical (surfactant stabilized) and Pickering (particle stabilized) type emulsions have been widely studied to elucidate the mechanisms by which emulsion stabilization is achieved. In Pickering emulsions, a key defining factor is that the stabilizing particles reside at the liquid-liquid interface providing a mechanical barrier to droplet coalescence. This interfacial adsorption is achieved through the use of nanoparticles that are partially wet by both liquid phases, often through covalent surface modification of or surfactant adsorption to the nanoparticle surfaces. Herein, we demonstrate particle-induced stabilization of an oil-in-water emulsion with fully water wet nanoparticles (no interfacial adsorption) via synergistic interaction with low concentrations of surfactants. Laser scanning confocal microscopy analysis allows for unique and vital insights into the properties of these emulsions via both three-dimensional imaging and real-time monitoring of particle dynamics at the oil-water interface. Investigation of these "non-Pickering" particle stabilized emulsions suggests that the nonadsorbed particles impart stability to the emulsion primarily via entropic forces imparted by the accumulation of silica nanoparticles in the coherent phase between dispersed oil droplets.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».