Polymer‐Grafted, Gold Nanoparticle‐Based Nano‐Capsules as Reversible Colorimetric Tensile Strain Sensors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Colloidal colorimetric microsensors enable the in‐situ detection of mechanical strains within materials. Enhancing the sensitivity of these sensors to small scale deformation while enabling reversibility of the sensing capability would expand their utility in applications including biosensing and chemical sensing. In this study, we introduce the synthesis of colloidal colorimetric nano‐sensors using a simple and readily scalable fabrication method. Colloidal nano sensors are prepared by emulsion‐templated assembly of polymer‐grafted gold nanoparticles (AuNP). To direct the adsorption of AuNP to the oil‐water interface of emulsion droplets, AuNP (≈11nm) are functionalized with thiol‐terminated polystyrene (PS, M n = 11k). These PS‐grafted gold nanoparticles are suspended in toluene and subsequently emulsified to form droplets with a diameter of ≈30µm. By evaporating the solvent of the oil‐inwater emulsion, we form nanocapsules (AuNC) (diameter < 1µm) decorated by PS‐grafted AuNP. To test mechanical sensing, the AuNC are embedded in an elastomer matrix. The addition of a plasticizer reduces the glass transition temperature of the PS brushes, and in turn imparts reversible deformability to the AuNC. The plasmonic peak of the AuNC shifts towards lower wavelengths upon application of uniaxial tensile tension, indicating increased inter‐nanoparticle distance, and reverts back as the tension is released.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».