Highly pressurized partially miscible liquid-liquid flow in a micro-T-junction. I. Experimental observations
Notice bibliographique
Résumé
This is the first part of a two-part study on a partially miscible liquid-liquid flow (liquid carbon dioxide and deionized water) which is highly pressurized and confined in a microfluidic T-junction. Our main focuses are to understand the flow regimes as a result of varying flow conditions and investigate the characteristics of drop flow distinct from coflow, with a capillary number, Ca_{c}, that is calculated based on the continuous liquid, ranging from 10^{-3} to 10^{-2} (10^{-4} for coflow). Here in part I, we present our experimental observation of drop formation cycle by tracking drop length, spacing, frequency, and after-generation speed using high-speed video and image analysis. The drop flow is chronologically composed of a stagnating and filling stage, an elongating and squeezing stage, and a truncating stage. The common "necking" time during the elongating and squeezing stage (with Ca_{c}∼10^{-3}) for the truncation of the dispersed liquid stream is extended, and the truncation point is subsequently shifted downstream from the T-junction corner. This temporal postponement effect modifies the scaling function reported in the literature for droplet formation with two immiscible fluids. Our experimental measurements also demonstrate the drop speed immediately following their generations can be approximated by the mean velocity from averaging the total flow rate over the channel cross section. Further justifications of the quantitative analysis by considering the mass transfer at the interface of the two partially miscible fluids are provided in part II.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».