O/W Pickering Emulsion Templated Organo-hydrogels with Enhanced Mechanical Strength and Energy Storage Capacity
Notice bibliographique
Résumé
The increased quantities of fat in plants could allow the cells to inhibit the growth of ice and thus prevent the damages of their tissue structure in winter. In view of the structural buildup of freezing tolerance mechanism, here we presented a facile way of employing O/W Pickering emulsion as a template to produce the freestanding organo-hydrogels with increased mechanical stability and energy storage capacity. The oil droplets stabilized by cellulose nanofibrils were dispersed in the alginate polymer network that cross-linked with Ca 2+, which resulted in homogeneous and closely packed microstructures. The prepared organo-hydrogels could maintain original gel structure under frozen conditions and had extraordinary mechanical performance. It could endure compressive stress up to 35 KPa (at 50% strain) and the elastic modulus was around 72 KPa, while the solid content of polysaccharides was only about 0.75%. By using our comprehensive strategy, organo-hydrogels with higher volumes of oil phase exhibited an enhanced cold storage capacity. For alginate hydrogel, it took 8 min when the temperature rose from 0 to 5 °C, while for the organo-hydrogel with oil volume of 30%, it took about 24 min. After 34 min, the inner temperature of alginate hydrogel was close to 25 °C, and about 70 min were needed for the temperature of organo-hydrogel to reach 25 °C. This kind of gel materials with complementary heteronetworks not only will have potential applications in cold chain logistics, but also can be applied in other fields with unusual functions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».