Solid–Liquid–Liquid Wettability of Surfactant–Oil–Water Systems and Its Prediction around the Phase Inversion Point
Notice bibliographique
Résumé
Surfactant–oil–water (SOW) systems are important for numerous applications, including hard surface cleaning, detergency, and enhanced oil-recovery applications. There is limited literature on the wettability of solid–liquid–liquid (SLL) systems around the surfactant phase inversion point (PIP), and the few references that exist point to wettability inversion accompanying the microemulsion (μE) phase inversion. Despite the significance of this phenomenon and the extreme changes in contact angles, there are no models to predict SLL wettability as a function of proximity to the PIP. Recent works on SLL wettability in surfactant-free systems suggest that SLL contact angles can be predicted with an extension of Neumann’s equation of state (e-EQS) if the interfacial tension (IFT or γ o–w ) is known and if there is a good estimate for the interfacial energy between the wetting phase and the surface (γ S–wetting liquid ). In this work, IFT predictions for SOW systems around the PIP were obtained via the combined hydrophilic–lipophilic difference (HLD) and net-average-curvature (NAC) framework. To test the hypothesis that the combined HLD–NAC + e-EQS can predict wettability inversion around the PIP, with a given γ S−μE, the contact angles (measured through the light oil phase, θ O ) for the μE of sodium dihexyl sulfosuccinate–toluene–saline water system were measured on high surface free energy (SFE) materials (glass, stainless steel, and mica) and on polytetrafluoroethylene (low SFE) around the PIP. Considering that at the PIP, most systems have a contact angle of 90°, an estimated γ S−μE = 1/4γ o–w@PIP was found to be suitable for the systems considered in this work and for systems presented in the literature. The largest deviations between the predictions and the experimental values were found in the positive HLD range (surfactant in the light oil phase). Although there is room for improvement, this framework can estimate the wetting behavior of SOW systems starting solely from formulation parameters.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».