Recent Developments in the Viscosity Modeling of Concentrated Monodisperse Emulsions
Notice bibliographique
Résumé
Emulsions form a large group of food materials. Many foods are either partly or wholly emulsions or are in the form of emulsion at some stage of the production process. A good understanding of the rheological properties of emulsions, especially their shear viscosity, is essential in the design, formulation, and processing of food emulsions. The texture and mouthfeel of food emulsions are also largely influenced by emulsion viscosity. Therefore, it is of practical importance to be able to correlate and predict emulsion viscosity as a function of droplet concentration and other relevant variables. In this article, the recent developments made in the viscosity modeling of concentrated emulsions are reviewed. The viscosity models for concentrated emulsions published in the twenty-first century are discussed, compared, and evaluated using a large body of experimental viscosity data available on emulsions. The effects of droplet size distribution and capillary number on the viscosity of concentrated emulsions are also discussed in detail. A new generalized viscosity model is developed for concentrated emulsions that includes the effect of capillary number and is accurate with small average percent relative error (within 3%).
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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 | 0,001 |
| 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 ».