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Enregistrement W2995222008 · doi:10.1063/1.5126048

Experimental study of droplet shedding on laser-patterned substrates

2019· article· en· W2995222008 sur OpenAlexaff
Sara Moghtadernejad, Mohsen Jadidi, K. M. Tanvir Ahmmed, Christian Lee, Ali Dolatabadi, Anne‐Marie Kietzig

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensMcGill UniversityConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeber numberMechanicsWettingPhysicsBreakupSauter mean diameterMaterials scienceOpticsThermodynamicsReynolds numberNozzle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An experimental study was performed to investigate the dynamics of droplet shedding under the effect of various shear flow speeds on a laser micromachined surface with superhydrophobic properties. To account for the effect of liquid properties on droplet shedding, four different liquids were used in these sets of experiments, namely, distilled water, ethylene glycol, propylene glycol, and glycerol. The wetting length of the liquid droplets was measured based on the air shear speed, and three different regimes were observed based on the critical Weber and Ohnesorge numbers. In the first regime, where the Weber and Ohnesorge numbers are low, droplets deform with slight movement or rotation without detachment from the surface. Under the second regime, where the Weber number is relatively high and the Ohnesorge number is low, droplets deform and detach from the surface, and then subsequent breakup may occur. The variation of droplet detachment time with the Weber and Ohnesorge numbers is further discussed in this paper. In the third regime, where the Ohnesorge number is high, there is no droplet detachment nor are rivulets formed. Finally, empirical correlations are developed to predict the droplet behavior on laser-patterned surfaces under the effect of shear flow. This work can be used as a baseline to study the droplet dynamics on a superhydrophobic surface in cases where temperature changes the liquid properties.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations29
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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