Determination of velocity of constrained motion of dispersed particles in sedimentation and bubbling processes

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

The pattern of diffusion front propagation in pure agarose hydrogels as well as with the addition of graphene oxide was compared by the methods of moving boundaries and optical sensing, and the mass-transfer properties of the gel systems were measured. It was found that graphene oxide has high surface activity, becomes part of the mesh structure of the gel, increasing its porosity and thus aÿecting the diÿusion rate and eåciency. In addition, graphene oxide contributes to the ordering of the gel structure or reduces light scattering within the gel. The combination of hydrogels with graphene oxide enables the creation of systems with controllable optical properties, which in turn opens up new opportunities for improving 3D-bioprinting technologies. Based on the random walk method, a numerical model is proposed that is well suited to describe the structures of hydrogels with graphene oxide. This model will help to determine the quality of materials in 3D-bioprinting technologies in terms of nutrient delivery eåciency for living microorganisms located inside the gel. The comparison of experimental data and numerical modeling demonstrated a good agreement between them.

作者简介

D. Khramtsov

MIREA – Russian Technological University

Moscow, Russia

A. Moshin

Moscow Polytechnic University; MIREA – Russian Technological University

Email: a.moshin97@mail.ru
Moscow, Russia; Moscow, Russia

B. Pokusaev

Moscow Polytechnic University; MIREA – Russian Technological University

Moscow, Russia; Moscow, Russia

D. Nekrasov

Moscow Polytechnic University; MIREA – Russian Technological University

Moscow, Russia; Moscow, Russia

N. Zakharov

MIREA – Russian Technological University

Moscow, Russia

参考

  1. Xu W., Jambhulkar S., Ravichandran D., Zhu Y., Kakarla M., Nian Q., Azeredo B., Chen X., Jin K., Vernon B. 3D printing– enabled nanoparticle alignment: A review of mechanisms and applications // Small. 2021. V. 17.
  2. Kumar V., Kaur H., Kumari A., Hooda G., Garg V., Dureja H. Drug delivery and testing via 3D printing // Bioprinting. 2023. V. 36.
  3. Banga H.K., Kalra P., Belokar R.M., Kumar R. Design and fabrication of prosthetic and orthotic product by 3D printing. In Prosthetics and Orthotics // IntechOpen. London, 2020.
  4. Pokusaev B.G., Vyazmin A.V., Zakharov N.S., Khramtsov D.P., Nekrasov D.A. Unsteady mass transfer of nutrients in gels with channels of different spatial structures // Theoretical Foundations of Chemical Engineering. 2020. V. 54. P. 277. [Покусаев Б.Г., Вязьмин А.В., Захаров Н.С., Храмцов Д.П., Некрасов Д.А. Нестационарный массоперенос питательных веществ в гелях с каналами различной пространственной структуры // Теоретические основы химической технологии. 2020. Т. 54. № 2. С. 163.]
  5. Itapu B.M., Jayatissa A.H. A review in graphene/polymer composites // Chem. Sci. Int. J. 2018. № 23. Р. 1.
  6. Palmieri, V., Spirito M.D., Papi M. Graphene-based scaffolds for tissue engineering and photothermal therapy // Nanomedicine. 2020. № 15. Р. 1411.
  7. Mantecón-Oria M., Tapia O., Lafarga M., Berciano M.T., Munuera J.M., Villar-Rodil S., Paredes J.I., Rivero M.J., Diban N., Urtiaga A. Influence of the properties of different graphene-based nanomaterials dispersed in polycaprolactone membranes on astrocytic differentiation // Sci. Rep. 2022. № 12. Р. 13408.
  8. Patil R., Alimperti S. Graphene in 3D Bioprinting // J. Funct. Biomater. 2024. № 15. Р. 82. https:// doi.org/10.3390/jfb15040082.
  9. Hong N., Yang G. H., Lee J., Kim G. 3D Bioprinting and Its in vivo Applications // J. Biomed. Mater. Res. Part B. 2018. V. 106. № 1. P. 444.
  10. Holzl K., Lin S. M., Tytgat L., Van Vlierberghe S., Gu, L.X., Ovsianikov A. Bioink Properties Before, During and After 3D Bioprinting // Biofabrication. 2016. V. 8. № 3. P. 032002.
  11. Gillies A.R., Lieber R.L. Structure and Function of the Skeletal Muscle Extracellular Matrix // Muscle Nerve. 2011. V. 44. № 3. Р. 318.
  12. Derakhshanfar S., Mbeleck R., Xu K., Zhang X., Zhong W., Xing M. 3D Bioprinting for Biomedical Devices and Tissue Engineering: A Review of Recent Trends and Advances // Bioact. Mater. 2018. V. 3. № 2. Р. 144.
  13. Shi Y., Xing T.L., Zhang H.B., Yin R.X., Yang S.M., Wei J., Zhang W.J. Tyrosinase-doped Bioink for 3D Bioprinting of Living Skin Constructs // Biomed. Mater. 2018. V. 13. № 3. Р. 035008.
  14. Haring A.P., Thompson E.G., Tong Y., Laheri S., Cesewski E., Sontheimer H., Johnson B.N. Process– and Bio-inspired Hydrogels for 3D Bioprinting of Soft Free-standing Neural and Glial Tissues // Biofabrication. 2019. V. 11. № 2. Р. 025009.
  15. Birenboim. M., Nadiv. R., Alatawna. A., Buzaglo. M., Schahar. G., Lee. J., Kim. G., Peled A., Regev O. Reinforcement and workability aspects of graphene-oxide-reinforced cement nanocomposites // Compos. Part. B Eng. 2019. № 161. Р. 68.
  16. Yoo M.J., Park H.B. Effect of hydrogen peroxide on properties of graphene oxide in Hummers method // Carbon. 2019. № 141. Р. 515.
  17. Dmitriev A.S., Klimenko A.V. Prospects for the Use of Two-Dimensional Nanomaterials in Energy Technologies (Review) // Thermal Engineering. 2023. V. 70. № 8. Р. 551.
  18. Motiee E.S., Karbasi S., Bidram E., Sheikholeslam M. Investigation of physical, mechanical and biological properties of polyhydroxybutyrate-chitosan/graphene oxide nanocomposite scaffolds for bone tissue engineering applications // Int. J. Biol.Macromol. 2023. № 247. Р. 125593.
  19. Challa A.A., Saha N., Szewczyk P.K., Karbowniczek J.E., Stachewicz U., Ngwabebhoh F.A., Saha P. Graphene oxide produced from spent coffee grounds in electrospun cellulose acetate scaffolds for tissue engineering applications // Mater. Today Commun. 2023. № 35. Р. 105974.
  20. Wajahat M., Kim J.H., Ahn J., Lee S., Bae J., Pyo J., Seol S.K. 3D printing of Fe3O4 functionalized graphene-polymer (FGP) composite microarchitectures // Carbon. 2020. № 167. Р. 278.
  21. Palaganas J.O., Palaganas N.B., Ramos L.J.I., David C.P.C. 3D printing of covalent functionalized graphene oxide nanocomposite via stereolithography // ACS Appl. Mater. Interfaces. 2019. № 11. Р. 46034.
  22. Ibrahim A., Klopocinska A., Horvat K., Abdel Hamid, Z. Graphene-based nanocomposites: Synthesis, mechanical properties, and characterizations // Polymers. 2021. № 13. Р. 2869.
  23. Vatani M., Zare Y., Gharib N., Rhee K.Y., Park S.J. Simulating of effective conductivity for graphene–polymer nanocomposites // Sci. Rep. 2023. № 13. Р. 5907.
  24. Haney R., Tran P., Trigg E.B., Koerner H., Dickens T., Ramakrishnan S. Printability and performance of 3D conductive graphite structures // Addit. Manuf. 2021. № 37. Р. 101618.
  25. Borode A.O., Ahmed N.A., Olubambi P.A., Sharifpur M., Meyer J.P. Effect of various surfactants on the viscosity, thermal and electrical conductivity of graphene nanoplatelets Nanofluid // Int. J. Thermophys. 2021. № 42. Р. 158.
  26. Solìs Moré Y., Panella G., Fioravanti G., Perrozzi F., Passacantando M., Giansanti F., Ardini M., Ottaviano L., Cimini A., Peniche C. Biocompatibility of composites based on chitosan, apatite, and graphene oxide for tissue applications // J. Biomed. Mater. Res. Part A. 2018. № 106. Р. 1585.
  27. Patil R., Bahadur P., Tiwari S. Dispersed graphene materials of biomedical interest and their toxicological consequences. Adv. Colloid Interface Sci. 2020. № 275. Р. 102051.
  28. Khramtsov D.P., Sulyagina O.A., Pokusaev B.G., Vyazmin A.V., Nekrasov D.A., Moshin A.A. Nonstationary mass transfer of nutrient medium for microorganisms in mixed gels // Theoretical Foundations of Chemical Engineering. 2022. V. 56. P. 669. [Храмцов Д.П., Сулягина О.А., Покусаев Б.Г., Вязьмин А.В., Некрасов Д.А., Мошин А.А. Нестационарный массоперенос питательной среды для микроорганизмов в смесевых гелях // Теоретические основы химической технологии. 2022. Т. 56. № 5. С. 539.]
  29. Lin C.C., Metters A.T. Hydrogels in controlled release formulations: Network design and mathematical modeling // Advanced Drug Delivery Reviews. 2006. V. 58. P. 1379.
  30. Masuda N., Porter M.A., Lambiotte R. Random walks and diffusion on networks // Physics Reports. 2017. V. 716–717. P. 1.
  31. Geim A.K. Random walk to graphene // International journal of Modern Physics B. 2011. V. 25. № 30. P. 4055.
  32. Vamos, Calin, et al. Generalized Random Walk Algorithm for the Numerical Modeling of Complex Diffusion Processes // Journal of Computational Physics. 2023. V. 186. № 2. P. 527. doi: 10.1016/S0021-9991(03)00073-1.
  33. Ghoniem, Ahmed F., and Frederick S. Sherman. Grid-Free Simulation of Diffusion Using Random Walk Methods // Journal of Computational Physics. 1985. V. 61. № 1. 1985. P. 1. doi: 10.1016/0021-9991(85)90058-0.
  34. Zabet M., Mishra S., Kundu S. Effect of graphene on the self-assembly and rheological behavior of a triblock copolymer gel // RSC Advances. 2015. № 5. Р. 83936. doi: 10.1039/c5ra13672e.
  35. Siripongpreda T., Jiraborvornpongsa N., Composto R.J., Rodthongkum N. Titanium dioxide/nitrogen-doped graphene-biopolymer based nanocomposite films for pollutant photodegradation and laser desorption ionization mass spectrometry of biomarkers // Nano-Structures & Nano-Objects. 2024. V. 38. Р. 101203.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».