Molecular Characterization of the Surface Excess Charge Layer in Droplets
Notice bibliographique
Résumé
Charged droplets play a central role in native mass spectrometry, atmospheric aerosols and in serving as micro-reactors for accelerating chemical reactions. The surface excess charge layer in droplets has often been associated with distinct chemistry. Using molecular simulations we have found that this layer is ≈ 1.5−1.7 nm thick and depending on the droplet size it includes 33%-55% of the total number of ions. Here, we examine the effect of droplet size and sign of ions in the structure of the surface excess charge layer by using molecular dynamics. We find that the thickness of the surface excess charge layer is invariant not only with respect to droplet size but also with respect to the nature of the ions and it is not sensitive to fine details of different force fields used in our simulations. We also find that differences in the average water dipole orientation in the presence of positive and negative ions in this layer are reflected in the charge distributions. Within the surface charge layer, the number of hydrogen bonds reduces gradually relative to the droplet interior where the number of hydrogen bonds is on the average 2.9 for droplets of diameter <4 nm and 3.5 for larger droplets. The decrease in the number of hydrogen bonds from the interior to the surface is less pronounced in larger droplets. In droplets with diameter <4 nm and high concentration of ions the charge of the ions is not compensated only by the solvent polarization charge but by the total charge that also includes the other free charge. This finding shows exceptions to the commonly made assumption that the solvent “neutralizes” the charge of the ions in solvents with very high dielectric constant. The simulation findings provide molecular insight into the bi-layer droplet structure assumed in the equilibrium partitioning model of C. Enke.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».