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Enregistrement W4295242399 · doi:10.26434/chemrxiv-2022-g1fb2

Improving the Colloidal Stability of PEGylated BaTiO3 Nanoparticles withSurfactants

2022· preprint· en· W4295242399 sur OpenAlexafffund
M. Taheri, Sepideh Maaref, Apostolos Kantzas, Steven L. Bryant, Simon Trudel

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVibration Control and Rheological Fluids
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaCanada First Research Excellence FundUniversity of Calgary
Mots-clésChemical engineeringMaterials scienceEthylene glycolDynamic light scatteringNanoparticleBarium titanateNanofluidCationic polymerizationCeramicStabilizer (aeronautics)Pulmonary surfactantColloidExfoliation jointNanotechnologyPolymer chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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