Prerequisites for Developing a Classification of Phase Transitions in Systems Based on Thermosensitive Polymers: Use of a Semi-Empirical Model

2025

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.3390/polym17111441
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

It is shown that the extensive experimental material available in the literature reflecting the behaviour of thermosensitive hydrogels and solutions of thermosensitive polymers requires systematisation and generalisation. Additional evidence is given that the method of forward and reverse phase portraits is an important tool for the systematisation of such data. It is shown that using this method makes it possible to refine the characteristics of the phase transition, as well as to classify thermosensitive hydrogels and solutions according to such classification criteria as the number of phase transition stages. Based on the developed classification, a new semi-empirical theory of phase transitions is proposed. Using this model, it is shown for the first time that phase transitions can be described through equivalent chemical reactions of the first and second orders. The proposed model allows us to explain the fact that the phase portraits obtained from experimental data often contain segments corresponding to parabolic and linear dependences. It is shown that the proposed approach creates a basis for systematisation of the results accumulated in the field of study of thermosensitive polymers in automatic mode by means of image recognition technologies.