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Enregistrement W2225958449 · doi:10.1039/c5sm02451j

How pinning and contact angle hysteresis govern quasi-static liquid drop transfer

2016· article· en· W2225958449 sur OpenAlexafffund
H. Chen, Tian Tang, Hong Zhao, Kock-Yee Law, Alidad Amirfazli

Notice bibliographique

RevueSoft Matter · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensUniversity of AlbertaYork University
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsXerox Foundation
Mots-clésContact angleDrop (telecommunication)HysteresisWettingMaterials scienceAcceptorWetting transitionTransfer (computing)Condensed matter physicsMechanicsOpticsComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents both experimental and numerical simulations of liquid transfer between two solid surfaces with contact angle hysteresis (CAH). Systematic studies on the role of the advancing contact angle (θa), receding contact angle (θr) and CAH in determining the transfer ratio (volume of the liquid transferred onto the acceptor surface over the total liquid volume) and the maximum adhesion force (Fmax) were performed. The transfer ratio was found to be governed by contact line pinning at the end of the transfer process caused by CAH of surfaces. A map based on θr of the two surfaces was generated to identify the three regimes for liquid transfer: (I) contact line pinning occurs only on the donor surface, (II) contact line pinning occurs on both surfaces, and (III) contact line pinning occurs only on the acceptor surface. With this map, an empirical equation is provided which is able to estimate the transfer ratio by only knowing θr of the two surfaces. The value of Fmax is found to be strongly influenced by the contact line pinning in the early stretching stage. For symmetric liquid bridges between two identical surfaces, Fmax may be determined only by θa, only by θr, or by both θa and θr, depending on the magnitude of the contact angles. For asymmetric bridges, Fmax is found to be affected by the period when contact lines are pinned on both surfaces.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,204 · 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'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

Citations61
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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