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Enregistrement W2045469608 · doi:10.1021/la901737y

Drop Shedding by Shear Flow for Hydrophilic to Superhydrophobic Surfaces

2009· article· en· W2045469608 sur OpenAlexaff
Andrew J. B. Milne, Alidad Amirfazli

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContact angleAirflowWettingMechanicsDrop (telecommunication)HexadecaneMaterials scienceShearing (physics)OpticsComposite materialChemistryThermodynamicsPhysicsMechanical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A balance of surface science and aerodynamic knowledge is brought to bear to elucidate the fundamental parameters determining the incipient motion (runback) for a drop exposed to shearing airflow. It was found that wetting parameters such as contact angle are very influential in determining the minimum required air velocity for drop shedding. On the basis of experimental results for drops of water and hexadecane (0.5-100 microL) on PMMA, Teflon, and a superhydrophobic aluminum surface, an exponential function is proposed that relates the critical air velocity for shedding to the ratio of drop base length to projected area. The results for all of the water systems can be collapsed to self-similar curves by normalization. Results from other researchers also conform to the exponential self-similar functional form proposed. It was shown that the data for hexadecane drops can be matched relatively well to those for water drops by means of a corrective factor based on fluid properties and contact angles. Also, the critical air velocity for shedding from the superhydrophobic surface is seen to be more constant over a range of volumes than for the other surfaces. Finally, contact angle measurements from airflow shedding experiments are compared to measurements made by tilted plate and quasi-static advancing and receding tests. The observed differences between contact angles from different measurement methods show that the transfer of contact angle data among various applications must be done with care.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations173
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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