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Enregistrement W2579176214 · doi:10.1063/1.4973823

Coalescence-induced jumping of micro-droplets on heterogeneous superhydrophobic surfaces

2017· article· en· W2579176214 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésWettingMechanicsCoalescence (physics)Contact anglePhysicsSurface roughnessWeber numberDrop (telecommunication)Surface finishSlip (aerodynamics)DissipationPenetration (warfare)Kinetic energySurface tensionVolume of fluid methodMaterials scienceNanotechnologyComposite materialClassical mechanicsThermodynamicsReynolds numberFlow (mathematics)Turbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The phenomenon of droplets coalescence-induced self-propelled jumping on homogeneous and heterogeneous superhydrophobic surfaces was numerically modeled using the volume of fluid method coupled with a dynamic contact angle model. The heterogeneity of the surface was directly modeled as a series of micro-patterned pillars. To resolve the influence of air around a droplet and between the pillars, extensive simulations were performed for different droplet sizes on a textured surface. Parallel computations with the OpenMP algorithm were used to accelerate computation speed to meet the convergence criteria. The composition of the air-solid surface underneath the droplet facilitated capturing the transition from a no-slip/no-penetration to a partial-slip with penetration as the contact line at triple point started moving to the air pockets. The wettability effect from the nanoscopic roughness and the coating was included in the model by using the intrinsic contact angle obtained from a previously published study. As the coalescence started, the radial velocity of the coalescing liquid bridge was partially reverted to the upward direction due to the counter-action of the surface. However, we found that the velocity varied with the size of the droplets. A part of the droplet kinetic energy was dissipated as the merged droplet started penetrating into the cavities. This was due to a different area in contact between the liquid and solid and, consequently, a higher viscous dissipation rate in the system. We showed that the effect of surface roughness is strongly significant when the size of the micro-droplet is comparable with the size of the roughness features. In addition, the relevance of droplet size to surface roughness (critical relative roughness) was numerically quantified. We also found that regardless of the viscous cutoff radius, as the relative roughness approached the value of 44, the direct inclusion of surface topography was crucial in the modeling of the droplet-surface interaction. Finally, we validated our model against existing experimental data in the literature, verifying the effect of relative roughness on the jumping velocity of a merged droplet.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,822

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,241 · 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