Printing spongy all-in-liquid materials
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Printing structured networks of functionalized droplets in a liquid medium enables engineering collectives of living cells for functional purposes [1, 2], bacterial ecology [3], and promises enormous applications in processes ranging from energy storage [4, 5] to drug delivery [6, 7]and tissue engineering [8]. Current approaches are limited to drop-by-drop printing [1, 2] or face limitations in reproducing the sophisticated internal features of a structured material and its interactions with the surrounding media [6, 9–11]. Here, we report on a simple approach for creating stable liquid filaments of silica nanoparticle dispersions and use them as inks to print all-in-liquid materials that consist of a network of droplets. Silica nanoparticles stabilize liquid filaments at Weber numbers two orders of magnitude smaller than previously reported in liquid-liquid systems by rapidly producing a concentrated microemulsion zone at the oil-water interface. We experimentally demonstrate that the printed aqueous phase is emulsified in-situ; consequently, a 3D structure is achieved with flexible walls consisting of layered microemulsions. The tube-like printed features have a spongy texture resembling miniaturized versions of “tube sponges” found in the oceans. A scaling analysis based on the interplay between hydro-dynamics and emulsification kinetics reveals that liquid filaments are formed when emulsions are generated and remain at the interface during the printing period. We demonstrate the utilization of filaments of the nanoparticle dispersions for printing fluidic channels and propose to use them as lab-on-a-chip devices.
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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 ».