Probing sedimentation non-ideality of particulate systems using analytical centrifugation
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Notice bibliographique
Résumé
Analytical centrifugation is a versatile technique for the quantitative characterization of colloidal systems including colloidal stability. The recent developments in data acquisition and evaluation allow the accurate determination of particle size, shape anisotropy and particle density. High precision analytical centrifugation is in particular suited for the study of particle interactions and concentration-dependent sedimentation coefficients. We present a holistic approach for the quantitative determination of sedimentation non-ideality via analytical centrifugation for polydisperse, plain and amino-functionalized silica particles spanning over one order of magnitude in particle size between 100 nm and 1200 nm. These systems typically behave as neutral hard spheres as predicted by auxiliary lattice Boltzmann simulations. The extent of electrostatic interactions and their impact on sedimentation non-ideality can be quantified by the repulsion range, which is the ratio of the Debye length and the average interparticle distance. Experimental access to the repulsion range is provided through conductivity measurements. With the experimental repulsion range at hand, we estimate the effect of polydispersity on concentration-dependent sedimentation properties through a combination of lattice Boltzmann and Brownian dynamics simulations. Finally, we determine the concentration-dependent sedimentation properties of charge-stabilized, fluorescently-labeled silica particles with a nominal particle size of 30 nm and reduced interparticle distance, hence an elevated repulsion range. Overall, our results demonstrate how the influence of hard-sphere type and electrostatic interactions can be quantified when probing sedimentation non-ideality of particulate systems using analytical centrifugation even for systems exhibiting moderate sample heterogeneity and complex interactions.
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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 | 0,000 |
| 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.
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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 découle