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Enregistrement W3203974895 · doi:10.7939/r3-jh93-3485

Oiling-out Crystallization on Solid Surfaces Controlled by Solvent Exchange

2021· article· en· W3203974895 sur OpenAlexfundno aff
Howon Choi

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCrystallization and Solubility Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsSwinburne University of TechnologyCanada First Research Excellence FundUniversity of Alberta
Mots-clésCrystallizationSolventChemistryChemical engineeringMaterials scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,424
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,199 · 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.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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