Recent advances in nanoprecipitation: from mechanistic insights to applications in nanomaterial synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Nanoprecipitation is a versatile, low-energy technique for synthesizing nanomaterials through controlled precipitation, enabling precise tuning of material properties. This review offers a comprehensive and up-to-date perspective on nanoprecipitation, focusing on its role in nanoparticle synthesis and its adaptability in designing diverse nanostructures. The review begins with the foundational principles of nanoprecipitation, emphasizing the impact of key parameters such as flow rate, mixing approach, injection rate, and Reynolds number on nanomaterial characteristics. It also discusses the influence of physicochemical factors, including solvent choice, polymer type, and drug properties. Various nanoprecipitation configurations-batch, flash, and microfluidic are examined for their specific advantages in controlling particle size, morphology, and internal structure. The review further explores the potential of nanoprecipitation to create complex nanostructures, such as core-shell particles, Janus nanoparticles, and porous and semiconducting polymer nanoparticles. Applications in biomedicine and other fields highlight nanoprecipitation's promise as a sustainable and tunable method for fabricating advanced nanomaterials. Finally, the review identifies future directions, including scaling microfluidic techniques, expanding compatibility with hydrophilic compounds, and integrating machine learning to further enhance the development of nanoprecipitation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».