Wicking dynamics in yarns
Notice bibliographique
Résumé
The spontaneous imbibition of a liquid within porous media, known as wicking, can display uncommon features in textiles and yarns. Yarns exhibited step-wise wicking dynamics not captured by current models. HYPOTHESIS: Wicking dynamics in yarns not only depend on inter-fiber pore filling, but are mainly determined by the pore-to-pore transition processes and the structure of the pore network. EXPERIMENTS: Fast X-ray tomographic microscopy is employed to reveal the pore scale processes and neutron radiography for the macroscopic water uptake in yarns. A semi-empirical pore network model is presented that employs the measured pore network topology and pore scale dynamics to reproduce the experimentally observed wicking dynamics in yarns. FINDINGS: The yarn pore system is a sparse network of long and narrow pores that promotes step-wise uptake dynamics. Wicking in yarns displays fast pore filling events in the order of seconds and long waiting times between filling events up to several minutes while navigating the pore network. As main result, we find that a few filling events directly determine the macroscopic behavior of wicking in the sparse pore network of yarns. It is necessary to consider pore-to-pore transition waiting times and the pore network structure to explain the characteristics of wicking dynamics in yarns.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».