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Enregistrement W2070387256 · doi:10.1021/la804099z

General Methodology for Evaluating the Adhesion Force of Drops and Bubbles on Solid Surfaces

2009· article· en· W2070387256 sur OpenAlexaff
Carlo Antonini, Javier Carmona, Eric M. Pierce, Marco Marengo, A. Amirfazli

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContact angleAdhesionInterpolation (computer graphics)Piecewise linear functionPiecewiseContact areaDrop (telecommunication)Contact forceLine (geometry)MechanicsMaterials scienceMathematical analysisGeometryMathematicsPhysicsClassical mechanicsMechanical engineeringComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The shortcomings of the current formulation for calculating the adhesion force for drops and bubbles with noncircular contact lines are discussed. A general formulation to evaluate the adhesion force due to surface forces is presented. Also, a novel methodology, that is, IBAFA, image based adhesion force analysis, was developed to allow implementation of the general formulation. IBAFA is based on the use of multiple profile images of a drop. The images are analyzed (1) to accurately reconstruct the contact line shape, which is analytically represented by a Fourier cosine series, and (2) to measure contact angles at multiple locations along the contact line and determine the contact angle distribution based on a linear piecewise interpolation routine. The contact line shape reconstruction procedure was validated with both actual experiments and simulated experiments. The procedure for the evaluation of the adhesion force was tested using simulated experiments with synthetic drops of known shapes. A comparison with current methods showed that simplifying assumptions (e.g., elliptical contact line or linear contact angle distribution) used in these methods result in errors up to 76% in the estimated adhesion force. However, the drop adhesion force evaluated using IBAFA results in small errors on the order of 1%.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,171
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,238 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations137
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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