Production of Monodisperse Large Drop Emulsions by Means of High Internal Phase Pickering Emulsions─Processing and Formulation
Notice bibliographique
Résumé
High internal phase Pickering emulsions (HIPPE) have received significant research attention in the last two decades due to their potential for a wide range of applications. The appropriate processing of such high-viscosity emulsions, hundreds of times more viscous than that of the continuous phase, and the control of the final droplet size remain challenges to be tackled. Our research targeted this knowledge gap by examining the influence of the emulsion formulation and the processing conditions on the final droplet size. The dispersed phase fraction (100 cSt silicon oil) ranged between 75 and 80%. The emulsions were produced in a regular mixing tank equipped with a helical ribbon impeller rotating at a low speed (100-150 rpm). The effective viscosity of the continuous phase was obtained from the experimental torque measurements. The droplet size distributions were measured after emulsification and dilution in the continuous phases. It is shown that the capillary number obtained from the observed emulsification performance can help predict the final droplet size. Our approach provides a straightforward methodology to generate concentrated Pickering emulsions with controlled and predictable droplet size.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».