Streaming potential and electroviscous effects in soft nanochannels: towards designing more efficient nanofluidic electrochemomechanical energy converters
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we provide analytical solutions for the streaming potential and electroviscous effects in soft nanochannels. The analysis is based on the solution of the linearized Poisson-Boltzmann equation, valid for small electrostatic potentials. We identify the important dimensionless parameters that dictate these two effects. Results are provided for a large range of electric double layer (EDL) thickness values, spanning from the case of very thin to very large overlapped EDL thicknesses. We compare the results with those of a rigid nanochannel, having zeta potential equal to the electrostatic potential at the solid-polyelectrolyte interface of the soft nanochannels. For the soft nanochannel, the streaming potential varies very weakly with the EDL thickness and can be substantially larger than that corresponding to the rigid nanochannel. The electroviscous effects for the soft nanochannel, unlike the rigid nanochannel, virtually always exhibit a monotonic decrease with the EDL thickness, and for certain parameter ranges can be several times larger than that for a rigid nanochannel. Most importantly, for the soft nanochannels the electrochemomechanical energy conversion, associated with the generation of streaming potential, is found to be highly efficient, with the efficiency being several times higher than that of a rigid nanochannel.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».