Apparent Failures in Interpretation of Interfacial Characterization When Formulating Emulsions Stabilized by Cellulose Nanocrystals
Notice bibliographique
Résumé
Cellulose nanocrystals (CNCs) are sustainable particles that are effective at stabilizing emulsions by adsorbing at droplet interfaces and providing a steric barrier to coalescence. However, CNCs have surface charges that reduce the coverage of the emulsion droplets due to the electrostatic repulsion between CNCs. In such cases, adding salt is a typical (and straightforward) way to adjust the formulation so that the charges are screened, allowing increased coverage of the droplets. At the outset of this work, we hypothesized that characterization of the interfacial tension and interfacial shear rheology of the oil-water interface would be correlated to interfacial coverage and therefore predictive of the optimal salt concentration for emulsion stability. Included in the methods section as a useful reference to others is the presentation of a detailed derivation for the equations needed to compute interfacial shear moduli in a custom, double-gap geometry. In contrast to our hypothesis, we found that interfacial tension did not correlate well with emulsion stability and that the native surface-active compounds in corn oil overwhelmed any influence of the CNCs on the interfacial tension. Additionally, we found that interfacial shear rheology (which can be painstakingly difficult to measure) was not a useful tool for formulating these emulsions. This is because at commonly used concentrations of CNCs, the bulk rheology is increased to a much greater degree than that of the interface, making the details of the interfacial rheology unimportant. Finally, we found that at concentrations of CNCs that are typical in industrial processes, characterizing the bulk viscoelastic properties of the aqueous suspending phase without added oil (a relatively simple measurement) is sufficient to predict the influence of NaCl concentration on charge screening between the CNCs and, by extension, increased surface coverage of droplets for greater emulsion stability.
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 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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 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 ».