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Enregistrement W4404970096 · doi:10.3390/coatings14121524

Kinetic and Thermodynamic Study of Ag+, Cu2+, and Zn2+ Ion Adsorption on LTA for High-Performance Antibacterial Coating

2024· article· en· W4404970096 sur OpenAlexaff
Jiayuan Yang, Jixing Cui, Haiping Zhang, Hui Zhang, Jesse Zhu

Notice bibliographique

RevueCoatings · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAntimicrobial agents and applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSelectivityAdsorptionCoatingElectronegativityKineticsChemistryIon exchangeCopperChemical stabilityTernary operationIonInorganic chemistryChemical engineeringCatalysisMaterials scienceNuclear chemistryPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antibacterial powder coatings have attracted increasing attention with the awakening of people’s health awareness. Silver antibacterial agent has been widely used in coating system due to its superior stability and durability. However, silver ions have the problems of excessive release rate and the tendency to cause yellowing of the coating film. The addition of Cu2+ and Zn2+ can effectively alleviate these two phenomena. In this paper, the ternary exchange kinetics of Ag+, Cu2+, and Zn2+ were studied to provide a theoretical basis for the synthesis of LTA-Ag-Cu-Zn. The reaction kinetics study shows that the selectivity and the adsorption capacity of LTA to Ag+ is higher than that of Cu2+ and Zn2+. The thermodynamic analysis discovers that LTA has the highest selectivity for Ag+, and the exchange between the two is spontaneous. In contrast, the selectivity of LTA to Cu2+ and Zn2+ is concentration-dependent. By establishing the three-ion competitive adsorption curve, it is found that the selectivity of Ag+ is the highest, and the selectivity of copper and zinc is similar. These trends result from Ag+ ions’ low hydration energy, small hydration radius, and strong electronegativity. This research lays the groundwork for developing high-performance LTA-Ag-Cu-Zn tri-ion exchange antibacterial agents.

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 enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,340

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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