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Enregistrement W2729602027 · doi:10.1021/acs.langmuir.7b01246

Complex Formations between Surfactants and Polyelectrolytes of the Same Charge on a Water Surface

2017· article· en· W2729602027 sur OpenAlexafffund
Amirhossein Mafi, Dan Hu, Keng C. Chou

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSpectroscopy and Quantum Chemical Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British Columbia
Mots-clésPolyelectrolyteChemistryDivalentIonHydrogen bondPulmonary surfactantPhase (matter)Surface chargeChemical physicsSodiumInorganic chemistryMoleculePolymerPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mechanism of complex formation between surfactants and polyelectrolytes with the same charge on the water surface was investigated using molecular dynamics simulations and phase-sensitive sum-frequency generation vibrational spectroscopy. Although complex formation between highly charged surfactants and polyelectrolytes of the same charge is generally expected to be prohibited by the electrostatic repulsive force, our study shows that it is possible to form thermodynamically stable complexes when excess ions are present in the solution. We found that anionic partially hydrolyzed polyacrylamide (HPAM) could interact with anionic sodium dodecyl sulfate (SDS) on a water surface in the presence of salts. With excess Na + ions in the solution, the charge screening effect allows HPAM to weakly interact with SDS via hydrogen bonds. In the presence of divalent Ca 2+ ions, the surfactant and the polymer are strongly coupled by forming Ca 2+ ion bridges and hydrogen bonds. Our calculation shows that the presence of Ca 2+ ions creates a steep binding energy of ∼30 kJ/mol near the water surface. These results were qualitatively verified using phase-sensitive sum-frequency generation vibrational spectroscopy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations29
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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