Regulation of droplet size and flow regime by geometrical confinement in a microfluidic flow-focusing device
Notice bibliographique
Résumé
We have developed a coupled level set and volume of fluid-based computational fluid dynamics model to analyze the droplet formation mechanism in a square flow-focusing microchannel. We demonstrate a flexible manipulation of droplet formation and flow regime based on the modified flow-focusing microchannel with a constricted orifice. Furthermore, we have systematically studied the influence of geometrical confinement, flow rate, and interfacial tension on the droplet formation regime, length, volume, velocity, and shape. Three different flow regimes, namely squeezing, dripping, and jetting, are observed, and the flow regime maps are formulated based on the Reynolds and capillary numbers. After an extensive numerical investigation, we described the boundaries between the different regimes. Droplet shape is also quantified based on the deformation index value. Plug-shaped droplets are observed in the squeezing regime, and near spherical droplets are found in the dripping and jetting regimes. Our study provides insights into the transition of a regime under various geometrical confinement and fluid properties. The results reveal that the modified flow-focusing microchannel can substantially enhance dripping while decreasing the squeezing regime, which is of paramount importance from the standpoint of producing high throughput stable and monodisperse microdroplets. Eventually, this work emphasizes the importance of geometrical confinement, fluid properties, and flow conditions on the droplet formation process in a flow-focusing microchannel that can effectively provide helpful guidelines on the design and operations of such droplet-based microfluidic systems.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».