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Enregistrement W4417330682 · doi:10.1021/acs.langmuir.5c03067

High-Internal-Phase Pickering Emulsions for Enhanced Sound-Absorbing Materials

2025· article· en· W4417330682 sur OpenAlexafffund
Mina Saghaei, Edith Roland Fotsing, Louis Fradette, Annie Ross

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePickering emulsions and particle stabilization
Établissements canadiensMcGill UniversityPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPorosityPorous mediumAbsorption (acoustics)EmulsionSpeed of soundPickering emulsion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work introduces a simple, efficient, and reliable approach for producing acoustic porous materials by using solid-stabilized emulsion templates. The technique allows for precise control of the pore size through straightforward emulsification processing conditions, highlighting its potential for developing multifunctional acoustic foams. The microstructure of the porous material was investigated using X-ray microtomography and open pore network modeling. The correlation between processing conditions, porous microstructure, and acoustic performance was determined. The findings reveal that the desired sound absorption performance can be achieved by adjusting the rotational speed during emulsification, which affects droplet size and ultimately results in targeted pore size, connectivity, and tortuosity. Notably, a near perfect sound absorption coefficient at 1100 Hz was achieved for samples with largest pores, highest porosity, and greatest connectivity. Furthermore, samples with medium porosity and pore size, but the highest tortuosity, exhibited maximum sound absorption below 500 Hz, despite a thickness of only 3 cm. This performance is particularly notable, as it is challenging to achieve with conventional acoustic foams, demonstrating the potential of this novel approach for developing high-performance acoustic materials over broad ranges of frequencies.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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