亲爱的研友该休息了!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!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Exploration of the Adsorption Kinetics of Surfactants at the Water–Oil Interface via Grand-Canonical Molecular Dynamics Simulations

吸附 肺表面活性物质 分子动力学 十二烷基硫酸钠 化学 乳状液 水溶液 动力学 胶束 热力学 饱和(图论) 相(物质) 微乳液 化学工程 分子 双水相体系 色谱法 物理化学 有机化学 计算化学 生物化学 物理 数学 量子力学 组合数学 工程类
作者
Xue‐Dan Yang,Wei Chen,Ying Ren,Liang‐Yin Chu
出处
期刊:Langmuir [American Chemical Society]
卷期号:38 (3): 1277-1286 被引量:22
标识
DOI:10.1021/acs.langmuir.1c03205
摘要

It is well-known that surfactants tend to aggregate into clusters or micelles in aqueous solutions due to their special structures, and it is difficult for the surfactant molecules involved in the aggregation to move spontaneously to the oil-water interface. In this article, we developed a new grand-canonical molecular dynamics (GCMD) model to predict the saturated adsorption amount of surfactant with constant concentration of surfactant molecules in the bulk phase, which can prevent surfactants aggregating in the bulk phase and get the atomic details of the interfacial structural change with increase of the adsorption amount through a single GCMD run. The adsorption of anionic surfactant sodium dodecyl sulfate (SDS) at the heptane-water interface was studied to validate the model. The saturated adsorption amount obtained from the GCMD simulation is consistent with the experimental results. The adsorption kinetics of SDS molecules during the simulation can be divided into three stages: linear adsorption stage, transition adsorption stage, and dynamic equilibrium stage. We also carried out equilibrium molecular dynamics (EMD) simulations to compare with GCMD simulation. This GCMD model can effectively reduce the simulation time with correct prediction of the interfacial saturation adsorption. We believe the GCMD method could be especially helpful for the computational study of surfactant adsorption under complex environments or emulsion systems with the adsorption of multiple types of surfactants.
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
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
尉迟姿发布了新的文献求助10
刚刚
小辣椒完成签到,获得积分10
13秒前
畅快的夜云完成签到,获得积分10
13秒前
zhaodan完成签到,获得积分10
19秒前
guyuzheng完成签到,获得积分10
29秒前
尉迟姿完成签到,获得积分20
29秒前
爱听歌谷蓝完成签到,获得积分10
35秒前
魔幻的芳完成签到,获得积分10
41秒前
47秒前
悲凉的忆南完成签到,获得积分10
47秒前
ymk发布了新的文献求助10
53秒前
陈旧完成签到,获得积分10
54秒前
专注的天菱完成签到,获得积分10
58秒前
欣欣子完成签到,获得积分10
1分钟前
科研通AI6.2应助研友_惊鸿采纳,获得10
1分钟前
yxl完成签到,获得积分10
1分钟前
内向的灵枫关注了科研通微信公众号
1分钟前
可耐的盈完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
绿毛水怪完成签到,获得积分10
1分钟前
研友_惊鸿发布了新的文献求助10
1分钟前
cycl发布了新的文献求助10
1分钟前
神勇千秋完成签到,获得积分10
1分钟前
lsc完成签到,获得积分10
1分钟前
小fei完成签到,获得积分10
1分钟前
麻辣薯条完成签到,获得积分10
1分钟前
时尚身影完成签到,获得积分10
1分钟前
leoduo完成签到,获得积分0
1分钟前
流苏2完成签到,获得积分10
1分钟前
molihuakai应助Winnie采纳,获得10
2分钟前
动听一德完成签到,获得积分10
2分钟前
cycl完成签到,获得积分20
2分钟前
多情的忆山完成签到,获得积分10
2分钟前
执着访云完成签到,获得积分10
2分钟前
JamesPei应助wuwei采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
Winnie发布了新的文献求助10
3分钟前
李栖迟完成签到 ,获得积分10
3分钟前
无奈的琦完成签到,获得积分10
3分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Principles of town planning: translating concepts to applications 1000
内視鏡的に摘除しえた十二指腸乳頭部腫瘍の2例 660
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Positive Obsession: The Life and Times of Octavia E. Butler 500
Interpolation and Regression Models for the Chemical Engineer: Solving Numerical Problems 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7687752
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9250629
关于积分的说明 19963795
捐赠科研通 7260699
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3289905
关于科研通互助平台的介绍 2446823
邀请新用户注册赠送积分活动 2294602