已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Estimating Preferred Alkane Carbon Numbers of Nonionic Surfactants in Normalized Hydrophilic–Lipophilic Deviation Theory from Dissipative Particle Dynamics Modeling

耗散颗粒动力学模拟 扭矩 十二烷 烷烃 肺表面活性物质 热力学 材料科学 微乳液 化学 物理 有机化学 复合材料 碳氢化合物 聚合物
作者
Hua Ren,Qiuyu Zhang,Baoliang Zhang,Qingfei Song
出处
期刊:Journal of Physical Chemistry B [American Chemical Society]
卷期号:126 (19): 3593-3606 被引量:2
标识
DOI:10.1021/acs.jpcb.2c00943
摘要

The preferred alkane carbon number (PACN) in the normalized hydrophilic–lipophilic deviation (HLDN) theory is a numerical parameter and a transferable scale to characterize the amphiphilicity of surfactants, which is usually measured experimentally using the fish diagram or phase inversion temperature (PIT) methods, and the experimental measurement can only be applied to existing surfactants. Here, for the first time, we propose a procedure to estimate the PACN of CiEj nonionic surfactants directly from dissipative particle dynamics (DPD) simulation. The procedure leverages the method of moment concept to quantitatively evaluate the bending tendency of nonionic surfactant monolayers by calculating the torque density. Seven nonionic surfactants, CiEj (C6E2, C6E3, C8E3, C8E4, C10E4, C12E4, and C12E5), with known PACNs are modeled. Two surfactants, C10E4 and C6E2, were first selected to train and test the interaction parameters, and the relationship between interaction parameters and torque density was mapped for the C10E4–octane–water system using the artificial neural network (ANN) fitting approach to derive the interaction parameters giving zero torque density, then the interaction parameters were tested in the C6E2–dodecane–water system to get the final tuned interaction parameters for PACN estimation. With this procedure, we reproduce the PACN values and their trend of seven nonionic surfactants with reasonable accuracy, which opens the door for quantitative comparison of surfactant amphiphilicity and surfactant classification in silico using the PACN as a transferrable scale.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
明亮访烟完成签到 ,获得积分10
2秒前
zhouleiwang发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
荔枝完成签到 ,获得积分10
4秒前
忐忑的雪糕完成签到 ,获得积分10
6秒前
Cong发布了新的文献求助10
7秒前
SYLH应助小刘采纳,获得10
9秒前
jojo完成签到 ,获得积分10
12秒前
13秒前
广东第一深情完成签到,获得积分10
16秒前
灵巧的十八完成签到 ,获得积分10
17秒前
wxh发布了新的文献求助10
18秒前
桐桐应助zhouleiwang采纳,获得10
19秒前
啊哈哈哈完成签到 ,获得积分10
21秒前
小湛完成签到 ,获得积分10
23秒前
菜根谭完成签到 ,获得积分10
23秒前
董羽佳完成签到,获得积分10
35秒前
KobeLaoda完成签到,获得积分10
37秒前
吃的饭广泛完成签到 ,获得积分0
38秒前
薛wen晶完成签到 ,获得积分10
41秒前
41秒前
CC发布了新的文献求助30
43秒前
Owen应助oleskarabach采纳,获得10
46秒前
orixero应助长琴思顾采纳,获得10
49秒前
Maryamgvl完成签到 ,获得积分10
52秒前
小鲤鱼吃大菠萝完成签到,获得积分10
53秒前
荀万声完成签到,获得积分10
55秒前
绝对草草完成签到,获得积分10
55秒前
Georgechan完成签到,获得积分10
55秒前
55秒前
珂珂完成签到 ,获得积分10
57秒前
辛夷完成签到,获得积分10
58秒前
59秒前
大模型应助科研通管家采纳,获得10
59秒前
夏风下发布了新的文献求助10
59秒前
1分钟前
共享精神应助读书的时候采纳,获得10
1分钟前
研友_VZG7GZ应助读书的时候采纳,获得10
1分钟前
无花果应助读书的时候采纳,获得30
1分钟前
CodeCraft应助读书的时候采纳,获得10
1分钟前
高分求助中
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989989
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532034
关于积分的说明 11256053
捐赠科研通 3270900
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805105
邀请新用户注册赠送积分活动 882270
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809216