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Enregistrement W4411165805 · doi:10.1016/j.rineng.2025.105698

An overview of the temperature dependence of the zeta potential of aqueous suspensions

2025· article· en· W4411165805 sur OpenAlexafffund
Shiva Mohammadi-Jam, Richard Greenwood

Notice bibliographique

RevueResults in Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrostatics and Colloid Interactions
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésZeta potentialAqueous solutionMaterials scienceChemistryThermodynamicsChemical engineeringChemical physicsNanotechnologyPhysicsPhysical chemistryEngineeringNanoparticle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Zeta potential is a crucial parameter in colloid and surface science which reflects the electrokinetic potential at the slipping plane of particles in suspensions. Despite the broad range of interests and applications of the temperature dependence of zeta potential, the relationship between temperature and zeta potential is not entirely understood. Understanding the temperature dependence of zeta potential is essential for applications in various fields, from colloidal stability in drug delivery to flotation recovery in mineral processing. Although the concept has been around for nearly two centuries, dedicated high-temperature zeta potential measurements are a relatively recent development. Challenges have been arising due to the limitations of traditional measurement techniques at elevated temperatures and the influence of temperature on other factors affecting zeta potential. As a result, the zeta potential values of many materials at various conditions relevant to natural or desired settings are not known accurately. This review comprehensively explores the influence of temperature on zeta potential, detailing how thermal variations affect the electrokinetic properties of suspensions. The present knowledge of the temperature dependence of zeta potential and its relationship with the physicochemical characteristics of suspensions, such as pH, type and concentration of the background electrolyte, dissolved ions, surface composition, and dissolution of the particles as key points in understanding and predicting the behavior of colloidal particles in processes are discussed.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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