Lattice Boltzmann modelling of colloidal suspensions drying in porous media accounting for local nanoparticle effects
Notice bibliographique
Résumé
A two-dimensional (2-D) double-distribution lattice Boltzmann method (LBM) is implemented to study isothermal drying of a colloidal suspension considering local nanoparticle effects. The two LBMs solve isothermal two-phase flow and nanoparticle transport, respectively. The three local nanoparticle effects on the fluid dynamics considered in this paper are viscosity increase, surface tension drop and local drying rate reduction. The proposed model is first validated by the study of the drying of a 2-D suspended colloidal droplet for two different Péclet numbers, where the evolution of the diameter squared agrees well with experimental results. The model is further validated looking at drying of a colloid in a 2-D capillary tube with two open ends. Compared with experimental results, the best agreement in terms of deposition profile and drying time is obtained when considering all three nanoparticle effects. Afterwards, we apply the model to investigate the complicated drying of a colloidal suspension in a 2-D porous asphalt, considering all three local nanoparticle effects. The drying dynamics, resultant nanoparticle transport, accumulation and deposition are first analysed for a base case. Then a parametric study is conducted varying the initial nanoparticle concentration, porous medium contact angle, nanoparticle contact angle and nanoparticle diffusion coefficient. The influence of these parameters on drying dynamics, drying rate, deposition process and final deposition configurations is analysed in detail, together with the mutual influence of local nanoparticle behaviour. Finally, a unified relation between the average drying rate and the studied parameters is proposed and verified, covering the full parameter ranges of simulations.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».