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Enregistrement W2549041528 · doi:10.1039/c6sm01648k

The effect of confinement on the electrohydrodynamic behavior of droplets in a microfluidic oil-in-oil emulsion

2016· article· en· W2549041528 sur OpenAlexaff
Somayeh Khajehpour Tadavani, James Munroe, Anand Yethiraj

Notice bibliographique

RevueSoft Matter · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrohydrodynamics and Fluid Dynamics
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesChinese University of Hong KongUniversity of Hong Kong
Mots-clésElectrohydrodynamicsEmulsionMicrofluidicsOil dropletNanotechnologyWater in oilMaterials scienceChemical physicsChemistryChemical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A two-fluid emulsion (silicone oil drops in the “leaky dielectric”, castor oil) with electrohydrodynamically driven flows can serve as a model system for tunable studies of hydrodynamic interactions [Varshney et al., Sci. Rep., 2012, 2, 738]. Flows on multiple length- and time-scales have been observed but the underlying mechanism for these chaotic, multi-scale flows is not understood. In this work, we conducted experiments varying the thickness of the test cell to examine the role of substrate interactions on size distribution, mean square displacement and velocity of the drops as a function of the electric field strength. We find that the electric capillary number, CaE, at the threshold of drop breakup is of order unity for cell thicknesses of 100 μm or thicker, but much larger for thinner cells. Above this threshold, there is a clear transition to super-diffusive droplet motions. In addition, we observe that there is a convective instability prior to the onset of chaotic flows, with the lengthscale associated with the convection rolls increasing linearly with an increase in the cell thickness. The fact that the convective instability appears to occur in the leaky dielectric castor oil regardless of whether the second component is liquid drops, solid particles, or dissolved dye has implications on the underlying mechanism for the unsteady flows.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations15
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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