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Enregistrement W3208762044 · doi:10.32920/ryerson.14652258.v1

A computational study of phase separation in polymer solutions under a double quench

2021· preprint· en· W3208762044 sur OpenAlexaff
Ehsan Hosseini

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLiquid Crystal Research Advancements
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpinodal decompositionSpinodalNucleationPhase diagramMaterials scienceThermodynamicsMetastabilityQuenching (fluorescence)PolymerPhase (matter)Mixing (physics)Binary numberWork (physics)Chemical physicsChemistryPhysicsMathematicsOpticsOrganic chemistryQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polymer-dispersed liquid crystals (PDLCs) are a relatively new class of materials used for many applications ranging from switchable windows to projection displays. PDLSs are formed by spinodal decomposition induced by thermal quenching or polymerization. The objective of the present study is to introduce a new mechanism of phase separation in a binary polymer solution and develop a mathematical model and computer simulation to describe the phase separation during the early and intermediate stages of nucleation and growth and spinodal decomposition induced by thermal double quenching. The growth equilibrium limits of phase separation as well as phase transition are calculated by taking into consideration the Flory-Huggins theory for the free energy of mixing. A two step quench is modeled using Cahn-Hilliard theory for asymmetric binary polymer solution which is quenched from a stable state in the one-phase region to a metastable region where nucleation and growth occurs. The solution is allowed to coarsen for different time periods before a second quench was applied to a point further inside the phase diagram. The numerical results in two dimensions replicate the experimental and numerical work that has been recently done and published.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,231
Score d'incertitude au seuil0,999

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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,333 · 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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