Improving the Colloidal Stability of PEGylated BaTiO3 Nanoparticles withSurfactants
Notice bibliographique
Résumé
Barium titanate, BaTiO3, nanoparticles (NPs) have been widely used as a ferroelectric/piezoelectric/pyroelectric material in the electronic-optical ceramic industry. However, the stability of BaTiO3 NP suspension are a matter of concern for their advanced applications in wet-ceramic manufacturing, imaging, and electrorheological fluids. In this study, we investigated the effect of three different surfactants (sodium dodecylbenzenesulfonate (anionic), cetyltrimethylammonium bromide (cationic), and sorbitan monooleate (non-ionic)) on the stability of PEGylated BaTiO3 nanoparticles in two solvents (water and ethylene glycol) by means of dynamic light scattering, ζ potential, UV-visible spectroscopy, scanning electron microscopy, and visual observation. Our findings indicate that the anionic surfactant acted as the best stabilizer for BaTiO3 nanofluids, while the cationic surfactant was the least favourable stabilizer in both water and ethylene glycol, due to the balance between attraction and repulsive forces. The results of this research provide a simple and effective approach to control and improve the colloidal stability of BaTiO3 nanoparticles.
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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) | 0,000 | 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 ».