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Enregistrement W2323885787 · doi:10.1021/la501426c

Streaming Potential Revisited: The Influence of Convection on the Surface Conductivity

2014· article· en· W2323885787 sur OpenAlexafffund
Rakesh Saini, Abhinandan Garg, Dominik P. J. Barz

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrohydrodynamics and Fluid Dynamics
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDuPont
Mots-clésStreaming currentElectrokinetic phenomenaZeta potentialElectrolyteConductivityMicrochannelSurface conductivitySurface chargeChemistryDielectric spectroscopyReynolds numberElectrical resistivity and conductivityMaterials scienceChemical physicsMechanicsNanotechnologyPhysicsElectrochemistryElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrokinetic phenomena play an important role in the electrical characterization of surfaces. In terms of planar or porous substrates, streaming potential and/or streaming current measurements can be used to determine the zeta potential of the substrates in contact with aqueous electrolytes. In this work, we perform electrical impedance spectroscopy measurements to infer the electrical resistance in a microchannel with the same conditions as for a streaming potential experiment. Novel correlations are derived to relate the streaming current and streaming potential to the Reynolds number of the channel flow. Our results not only quantify the influence of surface conductivity, and here especially the contribution of the stagnant layer, but also reveal that channel resistance and therefore zeta potential are influenced by the flow in the case of low ionic strengths. We conclude that convection can have a significant impact on the electrical double layer configuration which is reflected by changes in the surfaces conductivity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations18
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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