Numerical investigation of flow regimes in T‐shaped micromixers: Benchmark between finite volume and spectral element methods
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Computational fluid dynamics (CFD) is very appealing to investigate mixing and reaction in microdevices, as it allows easily investigating different operating conditions as well as mixer geometries. This latter aspect is very important as the flow in microdevices is laminar so the mixing between reactants should be promoted by a clever mixer design, aimed at breaking the flow symmetries. Recently time periodic motions that improve mixing have been observed to take place in a T‐junction at low Reynolds numbers. In this case the numerical modelling should be based on direct numerical simulations (DNS), thus involving high computational resources. In this work, two different CFD approaches, i.e., finite volume and spectral element methods, are applied and compared for the analysis of the mixing process in the well known T‐shaped micromixer. Spectral elements methods are particularly suited for DNS; however, they have been scarcely applied to study micromixers, while plenty of works can be found with finite volume methods. The analysis is carried out using both ideal and non‐ideal liquid binary mixtures, the latter presenting a negative fluidity of mixing (i.e., the viscosity of the mixture is higher than that of the pure components). Moreover the numerical results are validated with simple flow visualization experiments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».