Controlling superstructure formation and macro-scale adhesion via confined evaporation of cellulose nanocrystals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The self-assembly of cellulose nanocrystals can tether their interfacial interactions and the associated properties of their constructs. For instance, assemblies of highly aligned cellulose nanocrystals (CNCs) bear improved mechanical strength, barrier properties, and piezoelectric response. In this study, the self-assembly of CNC superstructure was assessed under various confinement geometries, enabling optimization of the long-range order within the microstructures formed. The confinement involved the planar capillary (with a rectangular cross-section)formed between two glass substrates with silicone boundaries. The impact of temperature, width and thickness of the capillary plane on self-assembly of the micro-scaled lamellar structures was evaluated. Thinner capillaries and lower temperatures were found to considerably improve long-range order and increase the frequency of the periodic microstructures formed. The drying process was monitored by rheological analysis, which showed an initial fast drying followed by slow drying due to the hindered diffusion through lamellae. The adhesive properties of the formed superstructures were evaluated. The shear strength was shown to depend on the orientation of the superstructures and therefore of the CNCs. About 4 MPa adhesion strength was obtained when the lamellar superstructures were perpendicularly aligned with respect to the in-plane force applied, while ca. 3 MPa adhesion was obtained for parallel alignment. The experimental framework described herein enabled the evaluation of the impact of the dimensions of a drying meniscus on self-assembly of anisometric colloids while also linking cellulosic assemblies with their interfacial supramolecular interactions. This simple framework brings forward the possibility to correlate the behavior of nanometric objects with micro- and macro-scaled observations, e.g. , macro-scaled mechanics of adhesion.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».