Determination of Surface Tension and Contact Angle from the Shapes of Axisymmetric Fluid Interfaces without Use of Apex Coordinates
Notice bibliographique
Résumé
Drop shape techniques, such as axisymmetric drop shape analysis, are widely used to measure surface properties, as they are accurate and reliable. Nevertheless, they are not applicable in experimental studies dealing with fluid configurations that do not present an apex. A new methodology is presented for measuring interfacial properties of liquids, such as surface tension and contact angles, by analyzing the shape of an axisymmetric liquid-fluid interface without use of apex coordinates. The theoretical shape of the interface is generated numerically as a function of surface tension and some geometrical parameters at the starting point of the interface, e.g., contact angle and radius of the interface. Then, the numerical shape is fitted to the experimental profile, taking the interfacial properties as adjustable parameters. The best fit identifies the true values of surface tension and contact angle. Comparison between the experimental and the theoretical profiles is performed using the theoretical image fitting analysis (TIFA) strategy. The new method, TIFA-axisymmetric interfaces (TIFA-AI), is applicable to any axisymmetric experimental configuration (with or without apex). The versatility and accuracy of TIFA-AI is shown by considering various configurations: liquid bridges, sessile and pendant drops, and liquid lenses.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».