In Situ Investigation of Swelling Dynamics of Acrylamide‐Acrylic Acid Superabsorbent Microparticles at a Single Particle Level
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Investigating the swelling behavior of superabsorbent polymer microparticles (SAP‐MPs) at a single‐particle level using traditional methods is constrained by low resolution and insufficient real‐time data, especially for particles smaller than 300 µm. To address these challenges, a novel microfluidic device capable is developed of real‐time, high‐precision single‐particle analysis. This platform hydrodynamically traps individual SAP‐MPs, enabling continuous monitoring of their swelling dynamics under controlled conditions. SAP‐MPs with varying sizes (90–270 µm), crosslinker concentrations (0.25%<Cr<2%), neutralization degrees (50%<ND<100%), and acrylic acid concentrations (10%<AA<90%) are synthesized via inverse suspension polymerization and systematically studied using the response surface method (RSM). Kinetic modeling revealed the dominance of the pseudo‐first‐order (PFO) model over the pseudo‐second‐order (PSO) model in describing diffusion‐driven swelling dynamics. The PFO model demonstrated superior predictive accuracy (R 2 >0.98) and minimal equilibrium volumetric swelling ratio deviations (ΔVSR eq <4%), confirming diffusion as the primary swelling mechanism, particularly for smaller particles. Smaller SAP‐MPs exhibited enhanced performance, with VSR eq of ≈140 m 3 /m 3 —40% higher than their larger counterparts—and swelling rates (SR) up to 10 m 3 m − 3 ·s. This study establishes microfluidics as a transformative tool for single‐particle characterization and provides insights into engineering hydrogels tailored for advanced applications in drug delivery, tissue engineering, and environmental sensing.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».