MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3024131305 · doi:10.1002/cjce.23785

Experimental investigation on foam formation through deformable porous media

2020· article· en· W3024131305 sur OpenAlexvenueno aff
Raffaele Graziano, Valentina Preziosi, Giovanna Tomaiuolo, Karl Braeckman, Stefano Guido

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePickering emulsions and particle stabilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPorous mediumMaterials sciencePorosityWettingWork (physics)BubbleComposite materialChemical engineeringMechanical engineeringMechanicsEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Foam formation in porous media is a topic of growing scientific and industrial interest due to its range of applications, from daily life consumer products to oil recovery. Despite the work done so far on foams flowing through complex structures, such as rigid porous media, this subject still needs to be fully elucidated. An additional complexity to the problem arises when the porous medium is deformable, a situation which has only been faced, to our knowledge, from a modelling point of view. In this work, the investigation of foam formation in deformable porous media is carried out by using commercial sponges as a deformable porous media system, with special emphasis on the effect of confinement on foam bubble size distribution. Foam is formed by wetting the sponge with an aqueous surfactant solution and then squeezing the sponge either between two glass cover slides or between a plastic net and a cover slide. Our experimental data reveal that the latter system allows the formation of drier foams (ie, with lower liquid fraction, f L < 0.3), more similar to the ones obtained in dish‐washing applications. Moreover, the effect of sponge type, in terms of material and microstructure, on final foam is presented. Our results are of potential interest for the optimization of foams in complex structures, such as in deformable porous media.

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 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,187

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,214
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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Canadian Journal of Chemical EngineeringMême sujetPickering emulsions and particle stabilizationTravaux en français237 207