Volume Fraction Measurement of Soft (Dairy) Microgels by Standard Addition and Static Light Scattering
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The volume fraction of the dispersed phase in concentrated soft (dairy) microgels, such as fresh cheese, is directly related to structure and rheology. Measurement or modeling of volume fraction for soft and mechanically sensitive microgel dispersions is problematic, since responsiveness and rheological changes upon mechanical input for these systems limits application of typical functional relationships, i.e., using apparent viscosity. In this paper, we propose a method to measure volume fraction for soft (dairy) microgel dispersions by standard addition and volume-weighted particle size distributions obtained by static light scattering. Relative particle volumes are converted to soft particle volume fraction, based on spiked standard particle volumes. Volume fractions for two example microgel dispersions, namely, differently produced fresh cheeses, were evaluated before and after post-treatments of tempering and mechanical processing. By selecting the size of standard particles based on size ratios and the levels of the mixing ratios/relative fractions, the method could be applied robustly within a wide range of particle sizes (1 to 500 μm) and multimodal size distributions (up to quadmodal). Tempering increased the volume fraction for both example microgel dispersions (P < 0.05). Subsequent mechanical treatment reduced the volume fraction back to the starting value before tempering (P < 0.05). Furthermore, it was shown that the increase and successive decrease in apparent viscosity with tempering and mechanical post-treatments is not exclusively due to particle aggregation and breakdown, but to volume changes of each particle. For environmentally responsive soft matter, the proposed method is promising for measurement of volume fraction.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».