Influence of Electrostatic and Chemical Heterogeneity on the Electric-Field-Induced Destabilization of Thin Liquid Films
Notice bibliographique
Résumé
A numerical model for thin liquid film (<100 nm) drainage in the presence of an external electric field is developed. Long-wave theory is applied to approximate and simplify the governing equations. A spatiotemporal film morphology evolution equation thus obtained is then solved using a combination of finite difference to resolve the spatial dimensions and an adaptive time step ODE solver for the temporal propagation. The effect of fluid properties, namely, viscosity and surface tension, on the film drainage time is observed for a homogeneous electric field, which leads to random dewetting spots. Electrically heterogeneous fields, achieved by modeling electrodes with various periodic patterns, are explored to identify their effect on the drainage time and behavior. Finally, the chemical heterogeneity of the substrate is coupled with the periodic electric heterogeneity to understand the implications of combined heterogeneity. It is observed that the introduction of any heterogeneity results in faster drainage of the film when compared to that of the homogeneous field. In all cases, the thin film is drained, leaving submicrometer-scale structures at the interface. Well-controlled surface patterns are found on the application of periodic heterogeneity. This study effectively demonstrates the immense potential of electrically induced thin film drainage as a means for faster de-emulsification and for the creation of ordered submicrometer-scale surface patterns on soft materials.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».