The behaviour of plasma-functionalized graphene nanoflake nanofluids during phase change from liquid water to solid ice
Notice bibliographique
Résumé
Emerging nanofluid-based technologies for cooling, transport, and storage applications have previously been enhanced through the use of graphene nanoflake (GNF) nanofluids. Many of the beneficial effects of GNFs have now been documented, though little work has yet been completed to characterize the morphological behaviour of GNF nanofluids both during and after the phase change process. In this study, the crystallization behaviour of sessile water droplets was evaluated for two plasma-functionalized, hydrophilic GNF concentrations (20 and 100 ppm) at three driving force temperatures (-5 °C, -10 °C, and -20 °C). At low driving forces, the GNFs were wholly expelled from the solid matrix due to low crystallization velocities. At high driving forces, more rapid crystallization rates resulted in the entrapment of GNFs within the air bubbles and inter-dendritic spaces of the solid droplet. However, individual particle dispersion was not achieved within the solid matrix at any driving force. Furthermore, for all experimental conditions, the functionalized GNF clusters which formed during freezing did not disperse spontaneously upon melting as drying-like effects may have altered the attraction properties of their surfaces and destabilized the suspension. Compared to previous studies using multi-walled carbon nanotubes, the GNFs were found to have higher liquid mobility at the solid front, provide less resistance to that front as it ascended, and be better dispersed after melting. These effects may have been geometrical; the square nanoflake geometry does not result in any physical particle entanglement.
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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 | 0,000 |
| 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 ».