New Generalized Viscosity Model for Non-Colloidal Suspensions and Emulsions
Notice bibliographique
Résumé
The viscous behavior of solids-in-liquid suspensions and liquid-in-liquid emulsions of non-Brownian solid particles and liquid droplets dispersed in Newtonian liquids is thoroughly discussed and reviewed. The full concentration range of the dispersed particles/droplets is covered, that is, 0<ϕ<ϕm, where ϕ is the volume fraction of inclusions (particles or droplets) and ϕm is the maximum packing volume fraction of inclusions. The existing viscosity models for suspensions and emulsions are evaluated using a large pool of experimental viscosity data on suspensions and emulsions. A new generalized model for the viscosity of suspensions and emulsions is proposed and evaluated. The model takes into consideration the influence of shear-induced aggregation of particles and droplets. It also includes the effect of the droplet-to-matrix viscosity ratio λ on the viscosity of emulsions. In the limit of high ratio of droplet viscosity to matrix viscosity (λ→∞), the model reduces to the suspension viscosity model. The proposed model uncovers some important and novel characteristics of suspension systems rarely discussed heretofore in the literature. The model is validated using twenty sets of experimental viscosity data on solids-in-liquid suspensions and twenty-three sets of experimental viscosity data on liquid-in-liquid emulsions.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».