Double Layer Capacitance Measurements To Characterize the Water Intrusion into Porous Materials
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we have proposed and substantiated a novel approach to study the dynamic wetting behavior during water intrusion, demonstrated for a porous carbon fiber substrate. The proposed methodology quantifies the evolution of the wetted interfacial area during intrusion by electrochemically measuring the double layer capacitance, which is proportional to the solid–liquid interfacial area. We investigated the intrusion behavior for three commercially available substrates with distinct thicknesses and internal microstructures, using a combination of capacitance and pressure measurements. For the same imbibed volume of water, the pressure increase was comparable, while the capacitance increase was distinct for the substrates with dissimilar internal microstructures. The hydraulic radius and the cross section of the intruding meniscus of water reduced during the course of intrusion. A correlation between the capacitance and the pressure–volume work has been proposed as a measure for quantifying the favorability of wetting the fiber surface, during the liquid intrusion into the porous structure. The pressure–volume work done in wetting the fiber surface showed dependence on the internal microstructure and remains constant during the course of water intrusion. The approach presented here can facilitate quantitative characterization of the wetting behavior, and the new parameter (wetted interfacial area) could be used as the basis of analytical models for the water transport behavior through these porous structures.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».