Enhanced gel formation in binary mixtures of nanocolloids with short-range attraction
Notice bibliographique
Résumé
Colloidal suspensions transform between fluid and disordered solid states as parameters such as the colloid volume fraction and the strength and nature of the colloidal interactions are varied. Seemingly subtle changes in the characteristics of the colloids can markedly alter the mechanical rigidity and flow behavior of these soft composite materials. This sensitivity creates both a scientific challenge and an opportunity for designing suspensions for specific applications. In this paper, we report a novel mechanism of gel formation in mixtures of weakly attractive nanocolloids with modest size ratio. Employing a combination of x-ray photon correlation spectroscopy, rheometry, and molecular dynamics simulations, we find that gels are stable at remarkably weaker attraction in mixtures with size ratio near two than in the corresponding monodisperse suspensions. In contrast with depletion-driven gelation at larger size ratio, gel formation in the mixtures is triggered by microphase demixing of the species into dense regions of immobile smaller colloids surrounded by clusters of mobile larger colloids that is not predicted by mean-field thermodynamic considerations. These results point to a new route for tailoring nanostructured colloidal solids through judicious combination of interparticle interaction and size distribution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».