Supramolecular metal-phenolic foams with monodisperse microstructure
Notice bibliographique
Résumé
Monodisperse foams are desirable in applications that require structural control, for example, in biomedical scaffolds, catalysis, insulative and acoustic materials. This study presents a novel approach for the fabrication of self-supporting metal-phenolic network (MPN) foams produced with a microfluidic flow-focusing system. For this purpose, tannic acid (TA) and titanium ions (Ti 4+ ) were used to generate stable, monodisperse liquid foams, which were subsequently dried in ambient condition resulting in solid foams. We investigated the effects of gas pressure and Ti 4+ concentration on foam formation. Rheological analysis confirmed an increase in viscosity with Ti 4+ addition, with an upper threshold at n Ti/ n TA = 0.4, beyond which fast gelation hindered microfluidic processing. The bubble size of the liquid foam templates ranged from 200 to 310 μm in diameter, depending on the gas pressure (100–200 mbar) and Ti 4+ concentration. After ambient drying we obtained open-cell solid foams with pore sizes approximately twice the initial bubble diameter, attributed to gas uptake during drying. Uniaxial compression testing showed a negative correlation between pore size and mechanical strength, with ultimate compressive strength values ranging from 5 to 25 kPa. The strongest foams were obtained at n Ti/ n TA = 0.3, balancing crosslinking density and structural integrity. Our proposed green approach provides a platform for morphological control of functional MPN foams, opening their potential for sustainable, cell seeding scaffolds, drug delivery or catalysis, among other.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».