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Enregistrement W3126703719 · doi:10.1021/acs.langmuir.0c01692

Ouzo Column under Impact: Formation of Emulsion Jet and Oil-Lubricated Droplet

2021· article· en· W3126703719 sur OpenAlexafffund
Kyota Kamamoto, Akihito Kiyama, Yoshiyuki Tagawa, Xuehua Zhang

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Heat Transfer
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceCanada Research ChairsCanada First Research Excellence FundMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInstitute of Global Innovation Research, Tokyo University of Agriculture and TechnologyGovernment of Canada
Mots-clésEmulsionCavitationOil dropletJet (fluid)Deposition (geology)Drop (telecommunication)Materials scienceOptical microscopeSubstrate (aquarium)MicroscopeVolume (thermodynamics)Chemical engineeringChromatographyNanotechnologyComposite materialOpticsChemistryMechanicsScanning electron microscopeGeologyMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated the dynamics of a liquid column consisting of ouzo emulsion under the impact generated when the liquid container lands on a hard ground. At a cavitation number of 0.36, where cavitation is expected to occur, our high-speed videography captured the traveling jet and cavitation bubbles while the oil microdroplets in ouzo after different runs of impact were visualized by an optical microscope. Importantly, the impact on an ouzo column can eject a focused jet of the emulsion and deposit a small volume of emulsion on a solid substrate. As revealed by our still photography, the deposited emulsion formed an oil-lubricated drop immediately. Our findings have implications for jetting applications such as inkjet printing of emulsions or fast deposition of self-lubricating drops for assembling supraparticles. We also discuss the jet formation mechanism in terms of the existence of oil microdroplets.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,891
Score d'incertitude au seuil0,236

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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