Vibration effect on cross-flow and co-flow focusing mechanism for droplet generation
Notice bibliographique
Résumé
Microbubbles are widely used in many industries such as water treatment, drug coating, and ultrasonic contrast agents. Cross-flow focusing and co-flow focusing are considered basic mechanisms used for microbubble generation. Typically, to achieve micron-sized droplets requires structure dimensions in the same order of magnitude of the desired droplet sizes. In this paper we report a method of applying an external vibration to a cross-flow and co-flow focusing structure, which allows for smaller droplets to be generated. The junction dimension was 700×400 μm, and the channel width was 800 μm. The two assumed fluids are selected in a way that the Capillary number is high (Ca>10) to make use of necking effect occurred in the downstream. Linear vibration was exerted on the microchannel structure in the direction of central flow. A 2D structure was simulated using finite element software, and the numerical approach was then verified by comparing the experimental data of a typical cross-flow focusing structure taken from our previous study with the corresponding simulation assuming the same parameters. The results show that although the droplet generation regime depends on flow ratio (Qa/Qw) and vibration parameter (ampl×freq), Capillary number also has a significant effect on the regime. Briefly, applying a low-cost linear vibration to the conventional flow focusing structures can be used as an accurate controlling technique for increasing the chance of droplet generation. In fact, vibration motion can change the flow regime and breakup mechanism. It can also change the breakup point at which the droplets are formed.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».