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Enregistrement W2142635712 · doi:10.1002/cjce.22057

Numerical prediction of acoustic streaming in a microcuvette

2014· article· en· W2142635712 sur OpenAlexvenueno aff
Susana O. Catarino, J.M. Miranda, S. Lanceros‐Méndez, Graça Minas

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcoustic streamingLaminar flowAcousticsPressure dropMechanicsCompressibilityReynolds numberMixing (physics)Flow (mathematics)Fluid dynamicsCompressible flowMaterials sciencePhysicsUltrasonic sensorTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper reports the modelling and simulation of the acoustic streaming phenomenon, generated by a polymeric piezoelectric transducer, used for promoting fluid mixing in microfluidic devices. The acoustic streaming process consists of the absorption of the acoustic waves by the fluid which results in a pressure drop along the direction of the acoustic propagation. The generated pressure drop promotes the flow and consequently mixing. This process overcomes the slow molecular diffusion resultant from the low Reynolds number that leads to laminar flows in microcuvettes. The numerical model comprises the compressible Navier‐Stokes equations, whose variables were expanded in first‐ and second‐order values, to overcome the great difference between the piezoelectric and the fluid flow time scales. The model was implemented in OpenFoam software, through finite volumes numerical methods. It was concluded that the excitation of the transducer above the microcuvette generates a mean global flow with visible recirculation of fluids within the domain, which can be used to predict the fluid flow behaviour.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,155
Écart entre enseignants0,152 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations20
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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