Mesoscopic method to study water flow in nanochannels with different wettability
Notice bibliographique
Résumé
Molecular dynamics (MD) simulations is currently the most popular and credible tool to model water flow in nanoscale where the conventional continuum equations break down due to the dominance of fluid-surface interactions. However, current MD simulations are computationally challenging for the water flow in complex tube geometries or a network of nanopores, e.g., membrane, shale matrix, and aquaporins. We present a novel mesoscopic lattice Boltzmann method (LBM) for capturing fluctuated density distribution and a nonparabolic velocity profile of water flow through nanochannels. We incorporated molecular interactions between water and the solid inner wall into LBM formulations. Details of the molecular interactions were translated into true and apparent slippage, which were both correlated to the surface wettability, e.g., contact angle. Our proposed LBM was tested against 47 published cases of water flow through infinite-length nanochannels made of different materials and dimensions-flow rates as high as seven orders of magnitude when compared with predictions of the classical no-slip Hagen-Poiseuille (HP) flow. Using the developed LBM model, we also studied water flow through finite-length nanochannels with tube entrance and exit effects. Results were found to be in good agreement with 44 published finite-length cases in the literature. The proposed LBM model is nearly as accurate as MD simulations for a nanochannel, while being computationally efficient enough to allow implications for much larger and more complex geometrical nanostructures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».