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Enregistrement W2968028389 · doi:10.1039/c9an01080g

Quantification of surface functional groups on silica nanoparticles: comparison of thermogravimetric analysis and quantitative NMR

2019· article· en· W2968028389 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueThe Analyst · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMolecular spectroscopy and chirality
Établissements canadiensHealth CanadaNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésThermogravimetric analysisNanoparticleMaterials scienceChemical engineeringChemistryNanotechnologyOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermogravimetric analysis (TGA) coupled with evolved gas analysis-FT-IR has been examined as a potential method to study the functional group content for surface modified silica nanoparticles. A comparison with a quantitative solution NMR method based on analysis of groups released after dissolution of the silica matrix is used to provide benchmark data for comparison and to assess the utility and limitations of TGA. This study focused primarily on commercially available silicas and tested whether it was possible to use a correction based on bare silica to account for the significant mass loss that occurs due to condensation of surface hydroxyl groups and loss of matrix-entrapped components at temperatures above ∼200 °C. Although this approach has been used successfully in the literature for in-house prepared samples, it was problematic for commercial silicas prepared by the Stöber method. For these materials the agreement between estimates from qNMR and TGA mass loss was poor in many cases. However much better agreement was observed for samples for which the mass loss above 200 °C is relatively low, such as non-porous silica, or samples for which the mass fraction of functional group is large (e.g., high molecule weight groups or multilayers). FT-IR was useful in identifying the likely structure of the components lost from the surface at various temperatures and in some cases provided evidence of contaminants in the sample. Nevertheless, in other cases correlation of thermograms and FT-IR with NMR data was necessary, particularly for samples where multi-step modification of the silica surface results in incomplete functionalization that gives a mixture of products. Overall the results indicate that TGA provides reliable results for silicas of low porosity or those for which the functional group accounts for a significant fraction of the total sample mass. It is also suitable as a supplementary or screening technique to indicate the presence of coatings or covalent surface modification, prior to applying other techniques or for routine analyses where sensitivity is not critical.

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.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,274 · 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