Rheology and Catastrophic Phase Inversion of Emulsions in the Presence of Starch Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Emulsions stabilized by solid nanoparticles, referred to as Pickering emulsions, are becoming increasingly important in applications as they are free of surfactants. However, the bulk properties and stability of Pickering emulsions are far from being well understood. In this work, the rheological behavior and catastrophic phase inversion of emulsions in the presence of starch nanoparticles were studied using in-situ measurements of viscosity and electrical conductivity. The aqueous phase consisting of starch nanoparticles was added sequentially in increments of 5% vol. to the oil phase under agitation condition to prepare the emulsions. The emulsions were water-in-oil (W/O) type at low to moderate concentrations of aqueous phase. At a certain critical volume fraction of aqueous phase, catastrophic phase inversion of W/O emulsion to oil-in-water (O/W) emulsion took place accompanied a sharp jump in the electrical conductivity and a sharp drop in the emulsion viscosity. The W/O emulsions were nearly Newtonian at low concentrations of aqueous phase. At high concentrations of aqueous phase, prior to phase inversion, the W/O emulsions exhibited a shear-thickening behavior. The O/W emulsions produced after phase inversion were shear-thinning in nature. The comparison of the experimental viscosity data with the predictions of emulsion viscosity model revealed only partial coverage of droplet surfaces with nanoparticles. With the increase in the concentration of starch nanoparticles (SNPs) in the aqueous phase of the emulsions, the phase inversion of W/O emulsion to O/W emulsion was delayed to higher volume fraction of aqueous phase. Thus SNPs imparted some stability to W/O emulsions against coalescence and phase inversion.
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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) | 0,000 | 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 ».