Numerical Investigation of Diffusioosmotic Flow in a Tapered Nanochannel
Notice bibliographique
Résumé
Diffusioosmosis concerns ionic flow driven by a concentration difference in a charged nano-confinement and has significant applications in micro/nano-fluidics because of its nonlinear current-voltage response, thereby acting as an active electric gating. We carry out a comprehensive computation fluid dynamics simulation to investigate diffusioosmotic flow in a charged nanochannel of linearly varying height under an electrolyte concentration gradient. We analyze the effects of cone angle (α), nanochannel length (l) and tip diameter (dt), concentration difference (Δc = 0–1 mM), and external flow on the diffusioosmotic velocity in a tapered nanochannel with a constant surface charge density (σ). External flow velocity (varied over five orders of magnitude) shows a negligible influence on the diffusioosmotic flow inside the tapered nanochannel. We observed that a cone angle causes diffusioosmotic flow to move towards the direction of increasing gap thickness because of stronger local electric field caused by the overlapping of electric double layers near the smaller orifice. Moreover, the magnitude of average nanoflow velocity increases with increasing |α|. Flow velocity at the nanochannel tip increases when dt is smaller or when l is greater. In addition, the magnitude of diffusioosmotic velocity increases with increasing Δc. Our numerical results demonstrate the nonlinear dependence of tapered, diffusioosmotic flow on various crucial control parameters, e.g., concentration difference, cone angle, tip diameter, and nanochannel length, whereas an insignificant relationship on flow rate in the low Peclet number regime is observed.
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 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) | 0,000 | 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 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 ».