Spark discharges at the interface of water and heptane: emulsification and effect on discharge probability
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Spark discharges in liquid have shown great potential for use in numerous applications, such as pollutant degradation, precision micromachining, and nanomaterials production. Herein, spark discharges are initiated at the interface of two immiscible liquids, heptane and water. This leads to the formation of an emulsion via mechanisms akin to bubble dynamics and instabilities at the gas–liquid. At high discharge number, an additional mechanism contributes to emulsion formation, resulting in an increase in the number of smaller heptane droplets in water. Analyses of the current–voltage characteristics show that high probability of discharge occurrence is obtained when the electrodes are aligned with the interface. This result is correlated with the low erosion rate of the electrodes. In the case of discharges at the interface, we observed that beyond a certain number of discharges, the breakdown voltage drops; far from the interface, it increases with the discharge number. Based on 2D simulation with a Monte Carlo approach to consider various droplet distribution in water, the electric field distribution is determined. The results support the fact that the decrease in breakdown voltage may be attributed to the intensification of the E-field in water close the heptane droplet. Therefore, spark discharges generated at the interface of a heptane/water system produce an emulsion of heptane in water, which facilitates the occurrence of subsequent discharges by intensifying the electric field and reducing the breakdown voltage.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».