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Enregistrement W2004530722 · doi:10.1021/jp026676t

Calculation of Solid−Liquid Work of Adhesion Patterns from Combining Rules for Intermolecular Potentials

2002· article· en· W2004530722 sur OpenAlexafffund
Junfeng Zhang, Daniel Y. Kwok

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry B · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdhesion, Friction, and Surface Interactions
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAdhesionContact angleSurface tensionSolid surfaceWork (physics)Intermolecular forceYield (engineering)Materials scienceThermodynamicsSurface (topology)WettingChemical physicsChemistryMathematicsPhysicsComposite materialGeometryMoleculeOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The thermodynamic work of solid−liquid adhesion is a well-defined property. Their phenomenological patterns relating to surface tensions, however, have not been well-characterized. We employed a hard sphere model to determine the solid−liquid work of adhesion patterns from a mean-field theory through calculations of the liquid−vapor, solid−vapor, and solid−liquid interfacial tensions. By plotting the work of adhesion with the liquid−vapor interfacial tension, we constructed curves that appear to behave in a very regular manner for a variety of combining rules; the curves shift regularly when we increase the strength of solid−solid interaction and hence the solid−vapor surface tension. Contact angle patterns were also constructed via Young's equation. We found that, except Berthelot's rule, the (9:3), Steele, and (12:6) combining rules yield essentially similar adhesion patterns. The regularity of the patterns is remarkable and in reasonable agreement with recent experimental findings. We have shown that macroscopic experimental adhesion and contact angle patterns can, in principle, be reproduced from consideration of only intermolecular forces. The exact patterns depend on the choice of the combining rules.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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