Estimating the viscosity of a highly viscous liquid droplet through the relaxation time of a dry spot
Notice bibliographique
Résumé
We discuss in this paper a technique which enables the estimation of the viscosity of microscopic droplets, with application to particles suspended in the atmosphere. The principle of this technique is to deposit a droplet of material approximately 30–100 μm in diameter on a substrate and poke it with a sharp needle hence generating a hole. The amount of sample needed to perform such measurement allows the viscosity of small sample volumes (less than a microliter), such as those generated from atmospheric sampling, to be determined. We show here that the time required for the droplet to relax to its equilibrium shape can be related to the viscosity. We hereby present two mathematical models based on the lubrication approximation which are able to capture the droplet relaxation dynamics. One model is fully transient and resolves the dynamics of the wetting front using a disjoining pressure approach. The other is quasistatic and requires a relationship between the contact line velocity and the contact angle. Comparing the computed relaxation time to that measured experimentally enables the approximate evaluation of the viscosity. The mathematical models are first tested against data from the literature for the closure of a hole in a continuous thin film and then demonstrated for droplets of the polybutene oil N450000 (trade name Cannon Standard Oil), a high-viscosity standard, which serve as a benchmark sample since it is precisely characterized. We also present here viscosity estimates for droplets consisting of secondary organic material and water which are present over forested region yet remain very poorly understood for a lack of adequate characterization technique.
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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».