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Enregistrement W2157037842 · doi:10.1002/cjce.20356

Numerical study of drop spreading over saturated pores

2010· article· en· W2157037842 sur OpenAlexvenueno aff
Siddhartha F. Lunkad, Rishi Maiti, Vivek V. Buwa, K.D.P. Nigam

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Heat Transfer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWettingVolume of fluid methodDrop (telecommunication)PorosityPorous mediumSurface tensionMaterials scienceMechanicsContact angleChemistryThermodynamicsComposite materialFlow (mathematics)PhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Numerical study of the dual effect of pores in liquid spreading over porous surface (flat and spherical) whereby liquid movement is facilitated as well as restricted (visualised by Khanna and Nigam [Khanna and Nigam, Chem. Eng. Sci. 57, 3401–3405 (2002)]) is presented to improve the present understanding of wetting. Using the volume of fluid (VOF) method in a two‐dimensional solution domain, the influence of various parameters viz. drop volume, pore density, surface wettability and liquid properties on the liquid spreading over 2D pellets with saturated pores was numerically investigated. Simulation results were found to capture the key features of the liquid spreading over non‐porous and porous surfaces qualitatively. The variation of spread factor and the apex height of liquid film with time were in a good qualitative agreement with the concept of dual action of pores. The liquid spreading was observed to have a direct proportionality with the pore density, that is, higher the number of pores, better was the liquid spreading. It was also observed that the influence of the pores on the liquid spreading was reduced with decrease in the surface wettability. It is expected that this numerical analysis of the liquid droplet spreading over saturated porous surface will be useful for better understanding of the physics of drop and pore (saturated) interactions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,697
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,176 · 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 tête enseignante, 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
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

Citations6
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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