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Enregistrement W3193743845 · doi:10.1016/j.jcis.2021.08.034

Modulation of soft glassy dynamics in aqueous suspensions of an anisotropic charged swelling clay through pH adjustment

2021· article· en· W3193743845 sur OpenAlexafffund
Mohammad Shoaib, Shaihroz Khan, Omar Bashir Wani, Ahmed Abdala, Ali Seiphoori, Erin R. Bobicki

Notice bibliographique

RevueJournal of Colloid and Interface Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMaterial Dynamics and Properties
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRheologyColloidAqueous solutionChemistryParticle (ecology)ViscoelasticitySwellingMontmorilloniteSurface chargeChemical engineeringMaterials scienceComposite materialOrganic chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sodium-montmorillonite (Na-Mt) particles are geometrically anisometric that carry a pH dependent anisotropic surface charge. Therefore, it should be possible to manipulate the particle–particle interaction of colloidal range Na-Mt suspensions through pH changes which in turn should alter the soft glassy dynamics of Na-Mt suspensions. Rheological experiments were used to probe the impact of pH mediated colloidal particle–particle interaction on the physical aging, linear viscoelastic response, and yield stress behavior of Na-Mt suspension. The temporal evolution of the storage modulus (G') was stronger in the acid regime (pH < 9.5) than the base (pH ≥ 9.5) pH regime. Horizontal shifting of the aging curves in the acid and base regimes led to aging time–H+ concentration and aging time–OH– concentration superposition. An aging time–Na-Mt concentration superposition was also observed in both pH regimes. The critical stress associated with the viscosity bifurcation behavior increased linearly with G' but with different slopes for acid and base regime. We propose that positively charged patches on the Na-Mt particle edge merge with the characteristic surface as a function of H+ ions in the system. This leads to a strongly associated microstructure at low pH and a relatively weak but associated microstructure at natural pH, hence confirming the hypothesis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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