Steady electrodiffusion in hydrogel-colloid composites: macroscale properties from microscale electrokinetics
Notice bibliographique
Résumé
A rigorous microscale electrokinetic model for hydrogel-colloid composites is adopted to compute macroscale profiles of electrolyte concentration, electrostatic potential, and hydrostatic pressure across membranes that separate electrolytes with different concentrations. The membranes are uncharged polymeric hydrogels in which charged spherical colloidal particles are immobilized and randomly dispersed with a low solid volume fraction. Bulk membrane characteristics and performance are calculated from a continuum microscale electrokinetic model (Hill 2006b, c). The computations undertaken in this paper quantify the streaming and membrane potentials. For the membrane potential, increasing the volume fraction of negatively charged inclusions decreases the differential electrostatic potential across the membrane under conditions where there is zero convective flow and zero electrical current. With low electrolyte concentration and highly charged nanoparticles, the membrane potential is very sensitive to the particle volume fraction. Accordingly, the membrane potential--and changes brought about by the inclusion size, charge and concentration--could be a useful experimental diagnostic to complement more recent applications of the microscale electrokinetic model for electrical microrheology and electroacoustics (Hill and Ostoja-Starzewski 2008, Wang and Hill 2008).
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».