Understanding the role of Reynolds number on self-assembly formation of nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Self-assembly formation of nanoparticles (NPs) is a central theme in nanotechnology that has garnered significant attention in both academia and industry. The size of self-assembled NPs plays crucial role in their physicochemical properties. It has long been known that when macromolecules in a solvent being exposed to an anti-solvent, they can spontaneously form NPs of varying sizes through static diffusion (mixing rate = 0) and dynamic convection (mixing rate > 0). However, the impact of solvent mixing rate on the size of self-assembled NPs remains a mystery. Here, for the first time, we mathematically and experimentally prove that Reynolds number (Re), which quantifies fluid turbulence, is decisive on the self-assembly formation of NPs, by exponentially influencing the way kinetic energy of precursor molecules converting into surface energy of subsequent NPs. We surprisingly find that various self-assembly systems share a very similar critical value of Re about 1,000 ~ 1,200, which predetermines whether self-assembly occurs following a low or high energy dissipation pathway. This new framework further enables us to quantitatively determine energy conversion efficiency of a self-assembly process, measure surface tension of NP in a complex system, and predict NP size at arbitrary Re (including 0), which cannot be achieved in the past due to the limits of technology.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».