Diffusive interaction of multiple surface nanobubbles: shrinkage, growth, and coarsening
Notice bibliographique
Résumé
Surface nanobubbles are nanoscopic spherical-cap shaped gaseous domains on immersed substrates which are stable, even for days. After the stability of a single surface nanobubble has been theoretically explained, i.e. contact line pinning and gas oversaturation are required to stabilize it against diffusive dissolution [Lohse and Zhang, Phys. Rev. E, 2015, 91, 031003(R)], here we focus on the collective diffusive interaction of multiple nanobubbles. For that purpose we develop a finite difference scheme for the diffusion equation with the appropriate boundary conditions and with the immersed boundary method used to represent the growing or shrinking bubbles. After validation of the scheme against the exact results of Epstein and Plesset for a bulk bubble [J. Chem. Phys., 1950, 18, 1505] and of Lohse and Zhang for a surface bubble, the framework of these simulations is used to describe the coarsening process of competitively growing nanobubbles. The coarsening process for such diffusively interacting nanobubbles slows down with advancing time and increasing bubble distance. The present results for surface nanobubbles are also applicable for immersed surface nanodroplets, for which better controlled experimental results of the coarsening process exist.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».