Diffusion of Alkyltriphenylphosphonium Bromides in Aqueous Micellar Solutions


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Dynamic light scattering, conductometry, and capillary viscometry have been used to study aqueous micellar solutions of dodecyl-, tetradecyl-, and hexadecyltriphenylphosphonium bromides in a wide range of concentrations covering the first and second critical micelle concentrations (CMC1 and CMC2). It has been shown that the concentration curves for the diffusion coefficients of the ionic surfactants increase above CMC1 and, then, pass through a maximum. As the alkyl chain length increases, the slopes of the concentration curves within the range of the linear growth in the diffusion coefficient rise, the height of the maximum increases, and its position shifts toward lower concentrations. The obtained results have been explained in terms of a theory previously developed for ideal micellar systems. It has been shown that the mobility factor plays the predominant role in the range of the linear increase in the diffusion coefficient and the effect of the viscosity of a micellar surfactant solution is enhanced with a rise in its concentration.

Об авторах

T. Movchan

Frumkin Institute of Physical Chemistry and Electrochemistry

Автор, ответственный за переписку.
Email: movchan_tamara@mail.ru
Россия, Moscow, 119071

A. Rusanov

Frumkin Institute of Physical Chemistry and Electrochemistry; St. Petersburg State University

Email: movchan_tamara@mail.ru
Россия, Moscow, 119071; St. Petersburg, 198504

E. Plotnikova

Frumkin Institute of Physical Chemistry and Electrochemistry

Email: movchan_tamara@mail.ru
Россия, Moscow, 119071

I. Soboleva

Frumkin Institute of Physical Chemistry and Electrochemistry; Moscow State University

Email: movchan_tamara@mail.ru
Россия, Moscow, 119071; Moscow, 119991

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2018

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).