Wall slipping behavior of foam with nanoparticle-armored bubbles and its flow resistance factor in cracks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this work, wall slipping behavior of foam with nanoparticle-armored bubbles was first studied in a capillary tube and the novel multiphase foam was characterized by a slipping law. A crack model with a cuboid geometry was then used to compare with the foam slipping results from the capillary tube and also to evaluate the flow resistance factor of the foam. The results showed that the slipping friction force FFR in the capillary tube significantly increased by addition of modified SiO2 nanoparticles, and an appropriate power law exponents by fitting FFR vs. Capillary number, Ca, was 1/2. The modified nanoparticles at the surface were bridged together and formed a dense particle “armor” surrounding the bubble, and the interconnected structures of the “armor” with strong steric integrity made the surface solid-like, which was in agreement with the slip regime associated with rigid surface. Moreover, as confirmed by 3D microscopy, the roughness of the bubble surface increased with nanoparticle concentration, which in turn increased the slipping friction force. Compared with pure SDBS foam, SDBS/SiO2 foam shows excellent stability and high flow resistance in visual crack. The resistance factor of SiO2/SDBS foam increased as the wall surface roughness increased in core cracks.
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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 | 0,001 |
| 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 ».