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Enregistrement W2901042520 · doi:10.1017/jfm.2018.834

Forced dewetting in a capillary tube

2018· article· en· W2901042520 sur OpenAlexaff
Peng Gao, Ao Liu, James J. Feng, Hang Ding, Xi‐Yun Lu

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluid Mechanics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Thin Films
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesYouth Innovation Promotion Association of the Chinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDewettingWettingCapillary actionMechanicsMaterials scienceCapillary numberBubbleWetting transitionMeniscusDrop (telecommunication)LubricationTube (container)Contact angleLubrication theoryThermodynamicsOpticsPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Liquid films can be entrained when the dewetting velocity attains a threshold, and this dynamical wetting transition has been well studied in the situation of plane substrates. We investigate the forced dewetting in a capillary tube using diffuse-interface simulations and lubrication analysis, focusing on the onset of wetting transition and subsequent interface evolution. Results show that the meniscus remains stable when the displacing rate is below a threshold, beyond which film entrainment occurs and eventually leads to the formation of Taylor bubbles separated by liquid slugs, as has also been observed in the recent experiments of Zhao et al. ( Phys. Rev. Lett. , vol. 120, 2018, 084501). We derive an analytical solution of the critical capillary number, and demonstrate that the wetting transition is accompanied by a vanishing apparent contact angle and an abrupt drop of the contact-line velocity. Both the bubble and slug lengths are found to depend on the capillary number and the wettability of the wall. A theoretical formula for the bubble length is also proposed and compares favourably with numerical and experimental results.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,191 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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