A molecular insight into the noncovalent interactions between a CO2-responsive cationic surfactant and anionic surfactants
Notice bibliographique
Résumé
Cationic surfactants with CO₂-responsive tunability exhibit significant potential for diverse industrial applications due to their adjustable interfacial activity. When formulated with anionic co-surfactants, their CO 2 -responsiveness can be enhanced, facilitating the reversible stabilization and destabilization of emulsions. In this study, molecular dynamics (MD) simulations are employed to elucidate the microscopic CO 2 -responsive mechanisms and non-covalent interactions between a CO 2 -responsive cationic surfactant— N′ -dodecyl- N,N -dimethylacetamidine (DMAA)/ N′ -dodecyl- N,N -dimethylacetamidinium (DMAAH + )—and two anionic surfactants: sodium dodecyl sulfonate (SDS) and sodium dodecylbenzenesulfonate (SDBS). For typical anionic co-surfactants such as SDS, the protonation-induced modulation of electrostatic interactions with DMAA is critical for achieving efficient CO 2 -responsiveness. In contrast, the presence of an aromatic ring in SDBS enables strong amide–π interactions with DMAA, resulting in a compact interfacial layer even in the absence of protonation. This persistent amide–π interaction reduces the impact of electrostatic changes upon protonation, thereby impairing the CO 2 -responsiveness of the system.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».