Recent advances in bubble-based technologies: Underlying interaction mechanisms and applications
Notice bibliographique
Résumé
Gas bubbles widely exist in nature and numerous industrial processes. The physicochemical characteristics of bubbles such as large specific surface area, low density, and hydrophobicity make them an ideal platform for developing colloidal and interfacial technologies. Over the past few decades, much effort has been devoted to investigating the properties and behaviors of bubbles and their applications. A series of bubble-based technologies (BBTs) have been developed, which have attracted increasing attention and shown great importance in a wide range of engineering, material, and biological fields. These BBTs, such as bubble flotation and the bubble-liposome system, provide feasible and promising solutions to mineral separation, material assembling, medical diagnosis, and drug delivery. In this work, we have systematically reviewed the physicochemical characteristics of bubbles and how to modulate their behaviors in complex fluid systems, as well as the underlying fundamental interaction mechanisms of bubbles in related BBTs. Advanced nanomechanical techniques such as atomic force microscopy, which are used to quantify the interaction mechanisms in bubble-containing systems, have been introduced. The effects of various influential factors on the bubble behaviors are discussed, which provide potential approaches to improve the controllability and performance of BBTs. The recent advances in the applications of selected BBTs in engineering, biomedical, and material areas are presented. Some remaining challenging issues and perspectives for future studies have also been discussed. This review improves the fundamental understanding of characteristics and surface interaction mechanisms of bubbles, with useful implications for developing advanced BBTs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».