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Enregistrement W2484587605 · doi:10.1038/ncomms12402

Ionic imbalance induced self-propulsion of liquid metals

2016· article· en· W2484587605 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueModular Robots and Swarm Intelligence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesState Government of VictoriaRMIT UniversityOntario Ministry of Natural Resources and Forestry
Mots-clésIonic liquidElectrolyteMarangoni effectLiquid metalPropulsionChemical physicsMaterials scienceMetalFlow (mathematics)Deformation (meteorology)Aqueous solutionIonic bondingMechanicsIonChemical engineeringChemistryPhysicsComposite materialThermodynamicsElectrodeMetallurgyCatalysisOrganic chemistryConvection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Components with self-propelling abilities are important building blocks of small autonomous systems and the characteristics of liquid metals are capable of fulfilling self-propulsion criteria. To date, there has been no exploration regarding the effect of electrolyte ionic content surrounding a liquid metal for symmetry breaking that generates motion. Here we show the controlled actuation of liquid metal droplets using only the ionic properties of the aqueous electrolyte. We demonstrate that pH or ionic concentration gradients across a liquid metal droplet induce both deformation and surface Marangoni flow. We show that the Lippmann dominated deformation results in maximum velocity for the self-propulsion of liquid metal droplets and illustrate several key applications, which take advantage of such electrolyte-induced motion. With this finding, it is possible to conceive the propulsion of small entities that are constructed and controlled entirely with fluids, progressing towards more advanced soft systems.

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.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,254

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,257 · 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