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Enregistrement W2766233338 · doi:10.1021/acs.iecr.7b03370

Effect of Viscosity on Solvent-Free Extrusion Emulsification: Molecular Structure

2017· article· en· W2766233338 sur OpenAlexafffund
A. Goger, Michael R. Thompson, J. L. Pawlak, Mark A. Arnould, A. Klymachyov, David J. W. Lawton

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueRheology and Fluid Dynamics Studies
Établissements canadiensXerox (Canada)McMaster University
Organismes subventionnairesMcMaster UniversityXerox
Mots-clésExtrusionViscositySolventChemistryChemical engineeringMaterials scienceChromatographyOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new continuous emulsification technique known as solvent-free extrusion emulsification (SFEE) was recently introduced to prepare submicron particles (100–500 nm) from high viscosity polymers (100–1000 Pa·s) with a twin screw extruder. The present study examined the influence of matrix viscosity on its dispersion mechanism using cross-linked polyester as a viscosity modifier. The investigation used an inline rheometer for transient and steady state viscosity measurements, and offline characterizations including Soxhlet extraction, colorimetric titration, and particle size analysis. Though it remained possible to produce particles close to their target size of 100–200 nm, particle size was notably increased by varying the matrix viscosity from 250 Pa·s for the neat polyester up to 630 Pa·s with the added modifier. The results point to thicker striated lamellae from less effective mixing prior to phase inversion when the matrix viscosity was increased without a corresponding increase in surface active species. The study was primarily focused on the dispersion zone revealing that a longer mixing zone for dispersing the water into the polyester was beneficial to forming smaller particles. A preliminary investigation on the downstream dilution zone was included, finding that a longer region produced smaller particles as well so long as the water temperature remained high.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,917

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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