Oiling-out Crystallization on Solid Surfaces Controlled by Solvent Exchange
Notice bibliographique
Résumé
Oiling-out, also termed as liquid-liquid separation (LLPS), is a phenomenon well observed in cooling crystallization when the solution becomes cloudy due to the formation of a second liquid phase. One of the methods to control LLPS is solvent exchange where surface droplets are produce in bottom up approach. In this process, a good solvent for oil is displaced by a poor one, leading to oil nanodroplet nucleation and subsequent growth. The nanodroplets are immobilized on the surface therefore dynamics of the droplet formation and growth from LLPS can be monitored with time and quantitatively studied. We investigated oiling-out of a model component (Beta-alanine) in the mixture of isopropanol and water. The aqueous solution is displaced by isopropanol in a microchamber at controlled flow conditions. We followed the solute-rich droplet on the various substrates during the process of oiling-out. We expect that this study will give us new understanding on the dynamics of oiling-out phenomenon and the crystallization process. The knowledge may be valuable for controlling the oiling-out crystallization in the processes, separation, and purification of crystals for pharmaceutical use and other applications such as the use in functional surfaces and crystal shape engineering.
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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) | 0,001 | 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 ».