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Enregistrement W2560113971 · doi:10.1021/acs.langmuir.6b03358

Fabrication of Highly Porous Nonspherical Particles Using Stop-Flow Lithography and the Study of Their Optical Properties

2016· article· en· W2560113971 sur OpenAlexafffund
Minggan Li, Dehi Joung, Janusz A. Koziński, Dae Kun Hwang

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePickering emulsions and particle stabilization
Établissements canadiensYork UniversityToronto Metropolitan UniversitySt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMicrofluidicsMaterials sciencePorosityLithographyNanotechnologyPorous mediumJanus particlesMicroreactorPolymerizationPhotolithographyFabricationChemical engineeringUltravioletJanusComposite materialChemistryPolymerOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A microfluidic flow lithography approach was investigated to synthesize highly porous nonspherical particles and Janus particles in a one-step and high-throughput fashion. In this study, using common solvents as porogens, we were able to synthesize highly porous particles with different shapes using ultraviolet (UV) polymerization-induced phase separation in a microfluidic channel. We also studied the pore-forming process using operating parameters such as porogen type, porogen concentration, and UV intensity to tune the pore size and increase the pore size to submicron levels. By simply coflowing multiple streams in the microfluidic channel, we were able to create porous Janus particles; we showed that their anisotropic swelling/deswelling exhibit a unique optical shifting. The distinctive optical properties and the enlarged surface area of the highly porous particles can improve their performance in various applications such as optical sensors and drug loading.

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 enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil0,098

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations15
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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