Visualization and image analysis of droplet puffing and micro-explosion in spray-flame synthesis of iron oxide nanoparticles
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Combusting metal precursor-laden droplets, required in spray-flame synthesis of nanomaterials, are known to undergo a rapid and disruptive disintegration, i.e., puffing and micro-explosion. In this work, imaging with high spatiotemporal resolution and image-analysis routines were developed to investigate droplet disruption in spray-flame synthesis of metal oxides. Droplet shadowgraphs were imaged on a high-speed camera. The solvent was a mixture of 35 vol% ethanol and 65 vol% 2-ethylhexanoic acid which (in some cases) was mixed with a 0.2 mol/l iron(III) nitrate nonahydrate precursor. Photometric and morphological processing identified in-focus features, estimated their size, velocity, and circularity, and discriminated regular, spherical droplets from disrupting ones. While solely regular droplets were found in the spray flame of pure solvent, with the precursor/solvent mixture, disrupting droplets were found in addition to the regular droplets. Disruption events were phenomenologically classified into puffing, comprising droplet deformation and local eruption, and micro-explosion, the violent disintegration of the droplet into multiple fragments. Puffing was found to occur much more frequently than micro-explosions. Disrupting droplets had a 32% smaller Sauter mean diameter than regular droplets, indicating that disruptions are beneficial for rapid spray evaporation. At 40 and 50 mm heights above the burner, about 8 and 6%, respectively, of the in-focus droplets are disrupting per millimeter axial distance. Thus, throughout their lifetime in the spray flame, all precursor-laden droplets are expected to experience disruption. Graphical abstract
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle