Computational analysis of short‐range surface‐directed polymerization‐induced phase separation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The conventional off‐critical polymerization‐induced phase separation (PIPS) of binary mixtures leads to the fabrication of droplet‐type structure. However, the presence of a surface preferably attracting one of the components while phase separation by spinodal decomposition is occurring can change the configuration of surface energy and result in the formation of wetting layer(s) adjacent to the wall. Farther from the wall, droplets can still form. The method is called surface‐directed spinodal decomposition. The method is applicable in the fabrication of materials with layered morphology and may lead to the enhancement of the surface physical characteristics of mixtures. The current paper theoretically studied short‐range surface‐directed PIPS of a solvent/monomer mixture. The results showed the average diameter of particles in the bulk in the intermediate stage of phase separation grew with time by power‐law function < d ave > ∝ t * α , and the exponent ( α ave ≈ 0.3) was found close to the Lifshitz‐Slyozov growth exponent (1/3) for the diffusivities studied in this paper. The time evolution of the thickness of the wetting layer was found to be logarithmic. The effects of the parameters such as diffusion coefficient, surface potential, and temperature gradient on the morphology development by the short‐range surface‐directed PIPS technique are discussed in this paper.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».