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Enregistrement W2958463382 · doi:10.1002/jsde.12322

Formulating Nonionic Detergents <i>via</i> the Integrated Free Energy Model

2019· article· en· W2958463382 sur OpenAlexafffund
Américo Boza Troncoso, Edgar Acosta

Notice bibliographique

RevueJournal of Surfactants and Detergents · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSurfactants and Colloidal Systems
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistryPulmonary surfactantMicelleWork (physics)Phase (matter)HexadecanePhase inversionAlkylThermodynamicsChemical engineeringAnalytical Chemistry (journal)ChromatographyOrganic chemistryAqueous solution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This work explores the optimum detergency conditions of alkyl ethoxylate (C X EO Y ) surfactants with the integrated free energy model (IFEM). IFEM is a molecular thermodynamic model that calculates the free energy of formation of oil‐swollen spherical micelles, with a core solubilization radius Ro, using surfactants from empty (oil‐free) micelles and oil molecules from a continuous oil phase. The described geometry allows for rapid calculations, using a personal laptop (3.4 GHz processor), where each solubilization energy profile (free energy vs . Ro curve) can be solved in 5 min or less. While previous work showed quantitative agreement between IFEM predictions and experimental solubilization of alkanes in C X EO Y micelles, this work explores the possibility of using IFEM as a tool in surfactant selection. Experimental work has shown that detergency improved when operating near the phase inversion temperature (PIT) of the surfactant‐hexadecane system. The IFEM simulations in this work show, for the first time, that IFEM can be used to predict the PIT of surfactant‐oil systems, and that the surfactants selected via this method are consistent with the selection guided by experimental observations.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,696
Score d'incertitude au seuil0,729

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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