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Enregistrement W4292100007 · doi:10.26434/chemrxiv-2022-5v7rt

The characteristic curvature (Cc) definition and its use in assessing Cc for single ionic surfactants

2022· preprint· en· W4292100007 sur OpenAlexafffund
Zhuotao Leng, Edgar Acosta

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSurfactants and Colloidal Systems
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésCurvaturePulmonary surfactantThermodynamicsChemistryInterpretation (philosophy)Ionic bondingSalinityMathematicsOrganic chemistryPhysicsIonGeologyGeometryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Hydrophilic-Lipophilic-Difference (HLD) is a set of empirical equations that correlate the formulation conditions at phase inversion (HLD=0). Based on partition studies for nonionic surfactants, the HLD can be interpreted as a normalized chemical potential difference between the surfactant dissolved in water and oil. The Net-Average Curvature (NAC) model extrapolates this interpretation into a curvature form that has been used to fit and predict the phase behavior of surfactant-oil-water (SOW) systems. The curvature interpretation of HLD led to the renaming of the HLD surfactant parameter, sigma (σ), as the characteristic curvature (Cc). This work addresses two concerns around this interpretation; first, for ionic surfactants, an HLD≠0 value for one surfactant might not mean the same for another (breaking the chemical potential interpretation), and second, the Cc interpretation has not been demonstrated. To this end, the net curvature (Hn) of six anionic and two cationic surfactants was evaluated (individually) from solubilization data at the characteristic condition of 25°C, no added cosolvent, in the presence of an oil mixture with equivalent alkane carbon number (EACN) of zero, and as a function of salinity. These studies showed that, indeed, the original HLD equation for ionic surfactant could not be interpreted as chemical potential or curvature because a salinity prefactor "bi" was missing. The revised equation, HLDbi = bi∙ln(S)-kbi∙EACN+Ccbi -aTbi∙(T-25°C), could now be interpreted as a curvature expression, and it was demonstrated that Cc could be obtained from curvature at characteristic conditions, only that the proper expression is Cc = Ccbi/bi.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,527
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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