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Enregistrement W4390795071 · doi:10.1021/acs.langmuir.3c03081

Evaluation of Interfacial Structure of Self-Assembled Nanoparticle Layers: Use of Standard Deviation between Calculated and Experimental Drop Profiles as a Novel Method

2024· article· en· W4390795071 sur OpenAlexaff
Mohsen Mahmoudvand, Hamid Vatanparast, Aliyar Javadi, Apostolos Kantzas, Stuart R. Burns, Michelle Dolgos, R. Miller, Alireza Bahramian

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePickering emulsions and particle stabilization
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSurface tensionDrop (telecommunication)MonolayerNanoparticleAdsorptionPulmonary surfactantMaterials scienceNanotechnologyChemical engineeringLangmuirChemistryThermodynamicsPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The self-assembly of nanoparticles (NPs) at interfaces is currently a topic of increasing interest due to numerous applications in food technology, pharmaceuticals, cosmetology, and oil recovery. It is possible to create tunable interfacial structures with desired characteristics using tailored nanoparticles that can be precisely controlled with respect to shape, size, and surface chemistry. To address these functionalities, it is essential to develop techniques to study the properties of the underlying structure. In this work, we propose an experimental approach utilizing the standard deviation of drop profiles calculated by the Laplace equation from experimental drop profiles (STD), as an alternative to the Langmuir trough or precise microscopic methods, to detect the initiation of closely packed conditions and the collapse of the adsorbed layers of CTAB-nanosilica complexes. The experiments consist of dynamic surface/interfacial tension measurements using drop profile analysis tensiometry (PAT) and large-amplitude drop surface area compression/expansion cycles. The results demonstrate significant changes in STD values at the onset of the closely packed state of nanoparticle-surfactant complexes and the monolayer collapse. The STD trend was explained in detail and shown to be a powerful tool for analyzing the adsorption and interfacial structuring of nanoparticles. Different collapse mechanisms were reported for NP monolayers at the liquid/liquid and air/liquid interfaces. We show that the interfacial tension (IFT) is solely dependent on the extent of interfacial coverage by nanoparticles, while the surfactants regulate only the hydrophobicity of the self-assembled complexes. Also, the irreversible adsorption of nanoparticles and the increasing number of adsorbed complexes after the collapse were observed by performing consecutive drop surface compression/expansion cycles. In addition to a qualitative characterization of adsorption layers, the potential of a quantitative calculation of the parameter STD such as the number of adsorbed nanoparticles at the interface and the distance between them at different states of the interfacial layer was discussed.

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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,225

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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