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Enregistrement W2551469966 · doi:10.1021/acs.langmuir.6b03243

Microfluidic Manufacturing of Polymeric Nanoparticles: Comparing Flow Control of Multiscale Structure in Single-Phase Staggered Herringbone and Two-Phase Reactors

2016· article· en· W2551469966 sur OpenAlexafffund
Zheqi Xu, Changhai Lü, Jason Riordon, David Sinton, Matthew G. Moffitt

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Microfluidic and Catalytic Techniques Innovation
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMicrofluidicsMaterials sciencePhase (matter)NanoparticleNanotechnologySingle phasePhase controlTwo-phase flowFlow (mathematics)Chemical engineeringChemistryMechanicsEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We compare the microfluidic manufacturing of polycaprolactone-block-poly(ethylene oxide) (PCL-b-PEO) nanoparticles (NPs) in a single-phase staggered herringbone (SHB) mixer and in a two-phase gas-liquid segmented mixer. NPs generated from two different copolymer compositions in both reactors and at three different flow rates, along with NPs generated using a conventional bulk method, are compared with respect to morphologies, dimensions, and internal crystallinities. Our work, the first direct comparison between alternate microfluidic NP synthesis methods, shows three key findings: (i) NP morphologies and dimensions produced in the bulk are different from those produced in a microfluidic mixer, whereas NP crystallinities produced in the bulk and in the SHB mixer are similar; (ii) NP morphologies, dimensions, and crystallinities produced in the single-phase SHB and two-phase mixers at the lowest flow rate are similar; and (iii) NP morphologies, dimensions, and crystallinities change with flow rate in the two-phase mixer but not in the single-phase SHB mixer. These findings provide new insights into the relative roles of mixing and shear in the formation and flow-directed processing of polymeric NPs in microfluidics, informing future reactor designs for manufacturing NPs of low polydispersity and controlled multiscale structure and function.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,577

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, 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

Citations58
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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