Modeling of Sedimentation and Creaming in Suspensions and Pickering Emulsions
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.
Notice bibliographique
Résumé
Suspensions and emulsions are prone to kinetic instabilities of sedimentation and creaming, wherein the suspended particles and droplets fall or rise through a matrix fluid. It is important to understand and quantify sedimentation and creaming in such dispersed systems as they affect the shelf-life of products manufactured in the form of suspensions and emulsions. In this article, the unhindered and hindered settling/creaming behaviors of conventional emulsions and suspensions are first reviewed briefly. The available experimental data on settling/creaming of concentrated emulsions and suspensions are interpreted in terms of the drift flux theory. Modeling and simulation of nanoparticle-stabilized Pickering emulsions are carried out next. The presence of nanoparticles at the oil/water interface has a strong influence on the creaming/sedimentation behaviors of single droplets and swarm of droplets. Simulation results clearly demonstrate the strong influence of three-phase contact angle of nanoparticles present at the oil/water interface. This is the first definitive study dealing with modeling and simulation of unhindered and hindered creaming and sedimentation behaviors of nanoparticle-stabilized Pickering emulsions.
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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 découle