Probing the pressure dependence of sound speed and attenuation in bubbly media: Experimental observations, a theoretical model and numerical calculations
Notice bibliographique
Résumé
The problem of attenuation and sound speed of bubbly media has remained partially unsolved. Comprehensive data regarding pressure-dependent changes of the attenuation and sound speed of a bubbly medium are not available. Our theoretical understanding of the problem is limited to linear or semi-linear theoretical models, which are not accurate in the regime of large amplitude bubble oscillations. Here, by controlling the size of the lipid coated bubbles (mean diameter of ≈5.4μm), we report the first time observation and characterization of the simultaneous pressure dependence of sound speed and attenuation in bubbly water below, at and above microbubbles resonance (frequency range between 1–3 MHz). With increasing acoustic pressure (between 12.5–100 kPa), the frequency of the peak attenuation and sound speed decreases while maximum and minimum amplitudes of the sound speed increase. We propose a nonlinear model for the estimation of the pressure dependent sound speed and attenuation with good agreement with the experiments. The model calculations are validated by comparing with the linear and semi-linear models predictions. One of the major challenges of the previously developed models is the significant overestimation of the attenuation at the bubble resonance at higher void fractions (e.g. 0.005). We addressed this problem by incorporating bubble–bubble interactions and comparing the results to experiments. Influence of the bubble–bubble interactions increases with increasing pressure. Within the examined exposure parameters, we numerically show that, even for low void fractions (e.g. 5.1×10-6) with increasing pressure the sound speed may become 4 times higher than the sound speed in the non-bubbly medium.
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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 ».