Propelling microdroplets generated and sustained by liquid–liquid phase separation in confined spaces
Notice bibliographique
Résumé
Flow transport in confined spaces is ubiquitous in technological processes, ranging from separation and purification of pharmaceutical ingredients by microporous membranes and drug delivery in biomedical treatment to chemical and biomass conversion in catalyst-packed reactors and carbon dioxide sequestration. In this work, we suggest a distinct pathway for enhanced liquid transport in a confined space via propelling microdroplets. These microdroplets can form spontaneously from localized liquid-liquid phase separation as a ternary mixture is diluted by a diffusing poor solvent. High speed images reveal how the microdroplets grow, break up and propel rapidly along the solid surface, with a maximal velocity up to ∼160 μm s-1, in response to a sharp concentration gradient resulting from phase separation. The microdroplet propulsion induces a replenishing flow between the walls of the confined space towards the location of phase separation, which in turn drives the mixture out of equilibrium and leads to a repeating cascade of events. Our findings on the complex and rich phenomena of propelling droplets suggest an effective approach to enhanced flow motion of multicomponent liquid mixtures within confined spaces for time effective separation and smart transport processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».