Liquid–Liquid Encapsulation of Ferrofluid Using Magnetic Field
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Encapsulated magnetic microdroplets are of paramount importance in drug targeting and therapeutic applications. However, conventional techniques for generating encapsulated magnetic microdroplets suffer from several challenges, including lack of monodispersity, inflexibility in core–shell combinations, and complex device architecture to achieve encapsulation. Herein, a facile magnet‐assisted framework to controllably wrap ferrofluid (FF) droplets inside polydimethylsiloxane (PDMS) floating on a water bath is developed. A permanent magnet placed at the bottom of a static glass cuvette pulls the ferrofluid droplet across the PDMS–water interface, which results in the wrapping of the FF droplet by a thin PDMS layer. The deformation of the FF–PDMS interface and the encapsulation of FF inside PDMS thereof is attributed to the interplay of magnetic force and force due to PDMS–water interfacial tension. Based on the experimental observations, three regimes are identified, namely, stable encapsulation, unstable encapsulation, and no encapsulation, which depends on the magnetic Bond number (Bo m ) and the thickness of the PDMS layer (δ). The versatility of the technique is demonstrated further by showing stable wrapping of multiple ferrofluid droplets inside the same encapsulated cargo and successful underwater manipulation of the encapsulated droplets, which finds relevance in the encapsulation and magnet‐assisted actuation of novel encapsulated materials.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 découle