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Enregistrement W2970478592 · doi:10.1021/acs.jpcc.9b05374

Plasmonic Bubble Nucleation and Growth in Water: Effect of Dissolved Air

2019· article· en· W2970478592 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser-Ablation Synthesis of Nanoparticles
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilCanada First Research Excellence FundNatural Science Foundation of Beijing MunicipalityNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNucleationBubbleChemical physicsWater vaporRADIUSDiffusionMaterials scienceThermodynamicsChemistryChemical engineeringMechanicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Under continuous laser irradiation, noble metal nanoparticles immersed in water can quickly heat up, leading to the nucleation of so-called plasmonic bubbles. In this work, we want to further understand the bubble nucleation and growth mechanism. In particular, we quantitatively study the effect of the amount of dissolved air on the bubble nucleation and growth dynamics, both for the initial giant bubble, which forms shortly after switching on the laser and is mainly composed of vapor, and for the final life phase of the bubble, during which it mainly contains air expelled from water. We found that the bubble nucleation temperature depends on the gas concentration: the higher the gas concentration, the lower the bubble nucleation temperature. Also, the long-term diffusion-dominated bubble growth is governed by the gas concentration. The radius of the bubbles grows as R(t) ∝ t1/3 for air-equilibrated and air-oversaturated water. In contrast, in partially degassed water, the growth is much slower since, even for the highest temperature we achieve, the water remains undersaturated.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 seuil0,158

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,181 · 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