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Enregistrement W3118880580 · doi:10.1039/d0sm02106g

Evaporation-induced alterations in oscillation and flow characteristics of a sessile droplet on a rose-mimetic surface

2021· article· en· W3118880580 sur OpenAlexaff
Prasenjit Kabi, Vishank Razdan, Durbar Roy, Lalit Bansal, Sumita Sahoo, Rabibrata Mukherjee, Swetaprovo Chaudhuri, Saptarshi Basu

Notice bibliographique

RevueSoft Matter · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanomaterials and Printing Technologies
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Public Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOscillation (cell signaling)EvaporationMechanicsFlow (mathematics)Rose (mathematics)Solid surfaceMaterials scienceChemistryChemical physicsThermodynamicsPhysicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Strategic control of evaporation dynamics can help control oscillation modes and internal flow field in an oscillating sessile droplet. This article presents the study of an oscillating droplet on a bio-inspired "sticky" surface to better understand the nexus between the modes of evaporation and oscillation. Oscillation in droplets can be characterized by the number of nodes forming on the surface and is referred to as the mode of oscillation. An evaporating sessile droplet under constant periodic perturbation naturally self-tunes between different oscillation modes depending on its geometry. The droplet geometry evolves according to the mode of evaporation controlled by substrate topography. We use a bio-inspired, rose patterned, "sticky" hydrophobic substrate to perpetually pin the contact line of the droplet in order to hence achieve a single mode of evaporation for most of the droplet's lifetime. This allows the prediction of experimentally observed oscillation mode transitions at different excitation frequencies. We present simple scaling arguments to predict the velocity of the internal flow induced by the oscillation. The findings are beneficial to applications which seek to tailor energy and mass transfer rates across liquid droplets by using bio-inspired surfaces.

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 enseignants0,291
Score d'incertitude au seuil0,287

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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