Capillary force mediated flow patterns and non‐monotonic pressure drop characteristics of oil‐water microflows
Notice bibliographique
Résumé
We report the capillary and frictional force mediated transitions of morphologies of an oil‐water flow inside a microchannel using experiments and computational fluid dynamic simulations. A number of steady and time‐periodic flow patterns were reported with the variations in the interfacial tension, exchange of inlets, flow ratio, and viscosity ratio of the phases. Transitions from slug to plug to droplet to stratified flow patterns were obtained by tuning the interfacial tension. Progressive reduction in the interfacial tension transformed big slugs into smaller plugs, plugs into droplets, and droplets into a stratified flow pattern. Interestingly, the simulations uncovered a non‐monotonic and nonlinear reduction in pressure drop with the decrease in interfacial tension. The change in the pressure drop was correlated to the variation in the slug, plug, or droplet frequency of water at the outlet. The variations in the pressure drop were also associated with the transition from dripping to jetting of water droplet ejection near the channel inlet. Apart from the interfacial tension, the viscosity stratification across the phases was also found to play an important role in converting the slug flow patterns into smaller plugs or droplets. The study also reports the parametric space in which the droplet flow patterns could be obtained inside a microchannel tuning the flow and viscosity ratios of the phases alongside the interfacial tension. The reported transitions of flow patterns and the pressure drop characteristics can be of significance in improving the efficiency of future microfluidic devices.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».