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Enregistrement W2033989736 · doi:10.1115/icmm2005-75170

On the Slip Mechanism of Microfluidics by Means of a Mean-Field Free-Energy Lattice Boltzmann Method

2005· article· en· W2033989736 sur OpenAlexaff
Junfeng Zhang, Daniel Y. Kwok

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLattice Boltzmann Simulation Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLattice Boltzmann methodsSlip (aerodynamics)SlippingSlip ratioMechanicsBoundary value problemMaterials sciencePhysicsGeometryThermodynamicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we studied liquid-solid slip by employing a mean-field free-energy lattice Boltzmann approach recently proposed [Zhang et al., Phy. Rev. E. 69, 032602, 2004]. With a general bounce-back no-slip boundary condition applied to the interface, liquid slip was observed because of the specific fluid-solid interaction. The slip length is clearly related to the interaction strength: the stronger the interaction, the less hydrophobic the surface and hence results in less slipping. Unlike other lattice Boltzmann models, a contact angle value between 0–180° can be generated here without using a less realistic repulsive fluid-solid interaction. We found that system size does not affect the absolute slip magnitude; however, the ratio of the slip length to system size increases quickly as the system becomes smaller, illustrating that slip becomes important in smaller-scale systems. A small negative slip length can also be produced with a strong fluid-solid attraction. These results are in qualitative agreement with those from experimental and molecular dynamics studies.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,952
Score d'incertitude au seuil0,611

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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