Creaming Layers of Nanocellulose Stabilized Water-Based Polystyrene: High-Solids Emulsions for 3D Printing
Notice bibliographique
Résumé
Oil-in-water emulsions stabilized using cellulose nanofibrils (CNF) form extremely stable and high-volume creaming layers which do not coalesce over extended periods of time. The stability is a result of the synergistic action of Pickering stabilization and the formation of a CNF percolation network in the continuous phase. The use of methyl cellulose (MC) as a co-emulsifier together with CNF further increases the viscosity of the system and is known to affect the droplet size distribution of the formed emulsion. Here, we utilize these highly stable creaming layer systems for in situ polymerization of styrene with the aim to prepare an emulsion-based dope for additive manufacturing. We show that the approach exploiting the creaming layer enables the effortless water removal yielding a paste-like material consisting of polystyrene beads decorated with CNF and MC. Further, we report comprehensive characterization that reveals the properties and the performance of the creaming layer. Solid-state NMR measurements confirmed the successful polymerization taking place inside the nanocellulosic network, and size exclusion chromatography revealed average molecular weight (Mw) of polystyrene as approximately 700,000 Da. Moreover, the amount of the leftover monomer was found to be less than 1% as detected by gas chromatography. The dry solids content of the paste was ∼20% which is a significant increase compared to the solids content of the original CNF dispersion (1.7 wt%). The shrinkage of the CNF, MC and polystyrene structures upon drying—an often-faced challenge—was found to be acceptable for this composite containing highly hygroscopic biobased materials. At best, the two dimensional shrinkage was no more than ca. 20% which is significantly lower than the shrinkage of pure CNF being as high as 50%. The paste, which is a composite of biobased materials and a synthetic polymer, was demonstrated in direct-ink-writing to print small objects. With further optimization of the formulation, we find the emulsion templating approach as a promising route to prepare composite 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».