MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4206924824 · doi:10.1002/cjce.24377

Investigation of mixing performance in a semi‐active <scp>T</scp> ‐micromixer actuated by magnetic nanoparticles: Characterization via <scp>Villermaux–Dushman</scp> reaction

2022· article· en· W4206924824 sur OpenAlexvenueno aff
Neda Azimi, Masoud Rahimi, Fardin Hosseini, Omid Jafari

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicromixerMicromixingMagnetic fieldMixing (physics)Pressure dropMagnetic nanoparticlesMaterials scienceVolumetric flow rateAnalytical Chemistry (journal)NanoparticleChemistryMechanicsNanotechnologyMicrofluidicsChromatographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A semi‐active T‐type micromixer is designed to intensify micromixing by actuating magnetic nanoparticles (MNPs). Five permanent magnets in a zig‐zag arrangement are located next to the mixing channel of the micromixer to apply the magnetic field to the fluid flow. Micromixing performance is considered in terms of the segregation index (X S ) by the Villermaux/Dushman reaction test. The effects of magnetic flux intensity (B = 380–500 mT), the concentration of MNPs (φ = 0.002–0.01 [w/v]), and flow rate ratios on X S and pressure drop are investigated. By increasing MNPs concentration from φ = 0.002–0.008 (w/v), X S decreased and the rise in φ up to 0.008 (w/v) has not been significant on X S . Maximum mixing efficiency (i.e., minimum X S = 0.0088) is achieved for B = 500 mT and φ = 0.01 (w/v). By applying the magnetic field, the mixing performance increased due to the motion of MNPs, but its negative effect is an increase in the pressure drop along the micromixer reactor. Generally, with the formation of MNPs barriers inside the mixing channel, the main fluid flows through these layers and creates the sinusoidal flow paths compared to no magnetic field conditions, and thus, a superior mixing efficiency could be attained.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,150
Écart entre enseignants0,146 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Canadian Journal of Chemical EngineeringMême sujetMicrofluidic and Capillary Electrophoresis ApplicationsTravaux en français237 207