Particle Tracking Model for Colloid Transport near Planar Surfaces Covered with Spherical Asperities
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a Lagrangian particle tracking model (PTM) for predicting colloid transport near a planar substrate containing protruding spherical asperities in the presence of shear flow. The fluid flow field around such a physically heterogeneous substrate is obtained from a numerical solution of the Stokes equations. A simple approximation of the particle-substrate hydrodynamic interactions is developed based on the universal hydrodynamic correction functions. The model is employed to quantitatively predict how the presence of a spherical asperity on a macroscopically planar substrate can influence deposition of particles on the substrate in shear flow. Some simulation results depicting the deposit morphologies on an array of spherical asperities are also presented. Results from the PTM reveal that (i) asperities act as attractive "beacons", pulling particles closer to the composite substrate regardless of whether or not it is favorable to deposition; (ii) asperities can also act as additional collectors, increasing the available surface area onto which particles can deposit; and (iii) particles deposit on the "peaks" of the asperities under favorable conditions. From a mainly hydrodynamic standpoint, these observations indicate that physical heterogeneity on surfaces can have significant influence on particle deposition. The modification of the flow field due to the substrate's geometry, coupled with the modifications due to hydrodynamic retardation of the particle, lead to large variations of deposition probabilities. Therefore, assuming perfectly smooth collectors to compute the flow field may lead to errors in predicting deposition phenomena on physically heterogeneous collectors.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».