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Enregistrement W4385456462 · doi:10.1063/5.0159828

Effects of dilute low molecular weight poly(ethylene oxide) solutions in immiscible radial viscous fingering instabilities

2023· article· en· W4385456462 sur OpenAlexafffund
Young H. Lee, Jingyi Wang, Ian D. Gates

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueTheoretical and Computational Physics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesCanada First Research Excellence FundUniversity of Calgary
Mots-clésWeissenberg numberViscous fingeringEthylene oxideInstabilityPhysicsMaterials scienceMechanicsComposite materialFlow (mathematics)Polymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We experimentally study the effects of normal stress differences in the immiscible radial viscous fingering instability in a Hele–Shaw cell. Dilute low molecular weight poly(ethylene oxide) (PEO) solutions are used as the displaced fluid to focus on elastic effects without shear-thinning behavior. The molecular weight of PEO is varied to investigate the effects of normal stress differences. The experimental observations reveal that nonmonotonic and opposing effects are evident depending on the molecular weight of the PEO and the stage of the radial viscous fingering evolution. Decreases in the PEO molecular weight reduce the number of fingers and widen the finger width in the early stage. However, the increase in the PEO molecular weight promotes tip splitting and narrows finger width in the early stage but suppresses tip splitting in the intermediate stage. Weissenberg numbers are estimated at different stages of radial viscous fingering instabilities. Tip splitting occurs at the highest Weissenberg number covered in this study and suppression of tip splitting is observed at intermediate Weissenberg numbers. At low Weissenberg numbers, we observe an increased finger width and a reduced number of fingers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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