Surface Forces and Interaction Mechanisms of Emulsion Drops and Gas Bubbles in Complex Fluids
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The interactions of emulsion drops and gas bubbles in complex fluids play important roles in a wide range of biological and technological applications, such as programmable drug and gene delivery, emulsion and foam formation, and froth flotation of mineral particles. In this feature article, we have reviewed our recent progress on the quantification of surface forces and interaction mechanisms of gas bubbles and emulsion drops in different material systems by using several complementary techniques, including the drop/bubble probe atomic force microscope (AFM), surface forces apparatus (SFA), and four-roll mill fluidic device. These material systems include the bubble-self-assembled monolayer (SAM), bubble-polymer, bubble-superhydrophobic surface, bubble-mineral, water-in-oil and oil-in-water emulsions with interface-active components in oil production, and oil/water wetting on polyelectrolyte surfaces. The bubble probe AFM combined with reflection interference contrast microscopy (RICM) was applied for the first time to simultaneously quantify the interaction forces and spatiotemporal evolution of a confined thin liquid film between gas bubbles and solid surfaces with varying hydrophobicity. The nanomechanical results have provided useful insights into the fundamental interaction mechanisms (e.g., hydrophobic interaction in aqueous media) at gas/water/solid interfaces, the stabilization/destabilization mechanisms of emulsion drops, and oil/water wetting mechanisms on solid surfaces. A long-range hydrophilic attraction was found between water and polyelectrolyte surfaces in oil, with the strongest attraction for polyzwitterions, contributing to their superior water wettability in oil and self-cleaning capability of oil contamination. Some remaining challenges and future research directions are discussed and provided.
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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.
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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