Methodology for High Accuracy Contact Angle Measurement
Notice bibliographique
Résumé
A new version of axisymmetric drop shape analysis (ADSA) called ADSA-NA (ADSA-no apex) was developed for measuring interfacial properties for drop configurations without an apex. ADSA-NA facilitates contact angle measurements on drops with a capillary protruding into the drop. Thus a much simpler experimental setup, not involving formation of a complete drop from below through a hole in the test surface, may be used. The contact angles of long-chained alkanes on a commercial fluoropolymer, Teflon AF 1600, were measured using the new method. A new numerical scheme was incorporated into the image processing to improve the location of the contact points of the liquid meniscus with the solid substrate to subpixel resolution. The images acquired in the experiments were also analyzed by a different drop shape technique called theoretical image fitting analysis-axisymmetric interfaces (TIFA-AI). The results were compared with literature values obtained by means of the standard ADSA for sessile drops with the apex. Comparison of the results from ADSA-NA with those from TIFA-AI and ADSA reveals that, with different numerical strategies and experimental setups, contact angles can be measured with an accuracy of less than 0.2 degrees. Contact angles and surface tensions measured from drops with no apex, i.e., by means of ADSA-NA and TIFA-AI, were considerably less scattered than those from complete drops with apex. ADSA-NA was also used to explore sources of improvement in contact angle resolution. It was found that using an accurate value of surface tension as an input enhances the accuracy of contact angle measurements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,008 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».