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Enregistrement W3037740808 · doi:10.1039/d0sm00709a

Electrokinetic ion transport and fluid flow in a pH-regulated polymer-grafted nanochannel filled with power-law fluid

2020· article· en· W3037740808 sur OpenAlexaff
Bhanuman Barman, Deepak Kumar, Partha P. Gopmandal, Hiroyuki Ohshima

Notice bibliographique

RevueSoft Matter · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanopore and Nanochannel Transport Studies
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrokinetic phenomenaFluid dynamicsPolymerFlow (mathematics)Chemical engineeringIon transporterChemistryMaterials scienceIonMechanicsNanotechnologyPhysicsEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we have discussed extensively electrokinetic ion transport and fluid flow through a slit polymer-grafted nanochannel filled with power-law fluid. The rigid walls of the channel are coated with the ion and fluid penetrable polymer layer containing a pH-regulated zwitterionic functional group (e.g., succinoglycan). The mathematical model is based on the non-linear Poisson-Boltzmann equation for electric double layer potential and the flow field within the polymer layer is governed by a modified Darcy-Brinkman equation; the Cauchy momentum equation governs the fluid flow outside of the polymer layer along with the equation of continuity for incompressible fluid. In order to consider a wide range of pertinent parameters, we adopt a finite difference based numerical tool to solve the coupled set of governing equations. We have analyzed several interesting features of electrokinetic transport phenomena through such a polymer-grafted nanochannel for a wide range of electrostatic and hydrodynamic properties of the polymer layer, parameters describing the non-Newtonian rheology of the background fluid, and the pH and concentration of the bulk electrolyte. In addition, we have also illustrated the ionic current across the undertaken nanochannel and observed that it can be either cation selective, anion selective or non-selective, depending on the critical choice of the pertinent parameters.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

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)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,165
Écart entre enseignants0,160 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations31
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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