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Enregistrement W4404630707 · doi:10.1016/j.ijbiomac.2024.137661

Cellulose consolidated with polyethylene glycol: The nanoscale mechanisms revealed by hybrid Monte Carlo/molecular dynamics modeling

2024· article· en· W4404630707 sur OpenAlexaff
Ali Shomali, Chi Zhang, Benoît Coasne, Eleanor Schofield, Brigitte Chabbert, Dominique Derome, Jan Carmeliet

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Biological Macromolecules · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesSun Yat-sen UniversityFundamental Research Funds for the Central UniversitiesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungAgence Nationale de la RechercheNational Science Foundation
Mots-clésMolecular dynamicsMonte Carlo methodPolyethylene glycolNanoscopic scaleCelluloseMaterials scienceChemistryNanotechnologyComputational chemistryOrganic chemistryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polyethylene glycol (PEG) consolidation treatment is a widely used conservation strategy for wooden culture relics. However, the consolidation mechanism of PEG is still open to interpretation. PEG-cellulose, the representative component of wood cell wall, interactions are governed by various coupled multi-scale mechanisms which require nano-scale investigation. In this study, a hybrid molecular dynamics and grand canonical Monte Carlo (MD/GCMC) simulation combined with rule of mixture (RoM) analyses are employed to reveal the underlying mechanisms of PEG-induced consolidation. We found that PEG200 reduces moisture adsorption and swelling at museological conditions, confirming its consolidation effect. At high PEG content, a crossover behavior is identified at humid conditions (RH > 80) where excessive sorption and swelling are observed surpassing the untreated sample. The molecular modeling results are found to be consistent with experimental observations. Furthermore, the structural and mechanical properties of the hydrated samples are assessed by examining the porosity distribution, mechanical properties, and hydrogen bonding network. Results indicate mechanical softening induced by PEG treatment. A modified mixture model is proposed based on molecular modeling results that incorporate sorption and swelling coupling, porosity filling and mechanical softening behaviors. Two key mechanisms are identified explaining the consolidation effect of PEG: first, the PEG fills the porosities of amorphous structure thus diminishing sorption sites; second, the polymer structure prohibits PEG from further swelling thus constraining water sorption. The model and theoretical framework can serve as a guide for the design of novel consolidant materials by identifying the key molecular features of an ideal consolidant.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,261 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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