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Enregistrement W4389389491 · doi:10.1063/5.0173992

Coarsening dynamics of ternary polymer solutions with mobility and viscosity contrasts

2023· article· en· W4389389491 sur OpenAlexfundno aff
Jan Ulric Garcia, Douglas R. Tree, Alyssa Bagoyo, Tatsuhiro Iwama, Kris T. Delaney, Glenn H. Fredrickson

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMaterial Dynamics and Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEnergy Frontier Research CentersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBasic Energy SciencesMaterials Research Science and Engineering Center, Harvard UniversityCalifornia NanoSystems InstituteAsahi Kasei Pharma CorporationBrigham Young UniversityU.S. Department of EnergyDivision of Materials ResearchOffice of ScienceNational Science Foundation
Mots-clésTernary operationViscosityDynamics (music)PolymerThermodynamicsMaterials scienceStatistical physicsPhysicsComputer scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using phase-field simulations, we investigate the bulk coarsening dynamics of ternary polymer solutions undergoing a glass transition for two models of phase separation: diffusion only and with hydrodynamics. The glass transition is incorporated in both models by imposing mobility and viscosity contrasts between the polymer-rich and polymer-poor phases of the evolving microstructure. For microstructures composed of polymer-poor clusters in a polymer-rich matrix, the mobility and viscosity contrasts significantly hinder coarsening, effectively leading to structural arrest. For microstructures composed of polymer-rich clusters in a polymer-poor matrix, the mobility and viscosity contrasts do not impede domain growth; rather, they change the transient concentration of the polymer-rich phase, altering the shape of the discrete domains. This effect introduces several complexities to the coarsening process, including percolation inversion of the polymer-rich and polymer-poor phases-a phenomenon normally attributed to viscoelastic phase separation.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,165

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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,208 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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