Controlling structure of materials derived from spinodally decomposing liquids
Notice bibliographique
Résumé
Arresting morphological evolution of spinodally decomposing heterogeneous mixtures via the addition of colloidal particles has resulted in the discovery of new classes of bicontinuous materials, viz., bicontinuous interfacially jammed emulsion gels (bijels) and most recently bicontinuous intraphase jammed emulsion gels (bipjels). Here, we demonstrate how the extent of particle wettability and particle–particle interactions govern the ultimate structure formed. We present the multi-phase lattice Boltzmann method (LBM) integrated with a discrete particle model with two particle–particle collision models, the classic hard-sphere model and a new bonding collision model, to predict the final state of spinodally decomposing fluid mixtures containing solid particles. We show that the elastic collision model yields either the formation of emulsions or bijels, while only the bonding collision model on particles with preferential wettability for one phase can predict bipjels formation. In the case of bipjels, a delicate balance between the dynamics of evolving interface and the strength of particle–particle aggregates is required to restrict the interfacial motion. These results are consistent with experimental findings, suggesting that the presence of smaller particles with high particle–particle interactions can yield the formation of bipjels and consequent isolation of hierarchically porous materials.
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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 ».