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Enregistrement W2031007157 · doi:10.1063/1.4907594

Short-time diffusion in concentrated bidisperse hard-sphere suspensions

2015· article· en· W2031007157 sur OpenAlexfundno aff
Mu Wang, Marco Heinen, John F. Brady

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMaterial Dynamics and Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Chemical, Bioengineering, Environmental, and Transport SystemsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDeutscher Akademischer AustauschdienstNational Science Foundation
Mots-clésHard spheresBrownian dynamicsSPHERESBrownian motionDiffusionSuspension (topology)Relaxation (psychology)Statistical physicsColloidDispersityClassical mechanicsComplex fluidPhysicsThermodynamicsChemistryMathematicsPhysical chemistryQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diffusion in bidisperse Brownian hard-sphere suspensions is studied by Stokesian Dynamics (SD) computer simulations and a semi-analytical theoretical scheme for colloidal short-time dynamics, based on Beenakker and Mazur's method [Physica A 120, 388-410 (1983); 126, 349-370 (1984)]. Two species of hard spheres are suspended in an overdamped viscous solvent that mediates the salient hydrodynamic interactions among all particles. In a comprehensive parameter scan that covers various packing fractions and suspension compositions, we employ numerically accurate SD simulations to compute the initial diffusive relaxation of density modulations at the Brownian time scale, quantified by the partial hydrodynamic functions. A revised version of Beenakker and Mazur's δγ-scheme for monodisperse suspensions is found to exhibit surprisingly good accuracy, when simple rescaling laws are invoked in its application to mixtures. The so-modified δγ scheme predicts hydrodynamic functions in very good agreement with our SD simulation results, for all densities from the very dilute limit up to packing fractions as high as 40%.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,219

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations16
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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