A combined numerical and experimental investigation of droplet transportin solution Precursor Plasma Spray Process (SPPS)
Notice bibliographique
Résumé
The Solution Precursors Plasma Spray (SPPS) is an emerging thermal spray process that utilizes a solution as a liquid feedstock suitable for the deposition of sub-micron-sized particles for applications in thermal barrier coatings and super-icephobic coatings.During the SPPS process, the droplet undergoes several thermo-physical stages, including an aerodynamic breakup, solvent vaporization, and precipitation of the dissolved solute to form a particle.Several parameters such as droplet size, solute concentration, thermophysical characteristics of the precursor, velocity, and temperature field of plasma affect the final morphology of the particle forming the coatings.In this study, droplets are composed of zirconium acetate as the solute dissolved in a mixture of water and ethanol.To address the challenging problem of particle morphologies by SPPS, the present work develops a numerical approach to model solvent evaporation and shell formation based on coupled heat and mass transfer equations within a single droplet in a plasma field.Subsequently, the calculated shell thickness is validated against a carefully designed experiment in a radio frequency plasma reactor using a droplet generator.Additionally, the effects of different heating rates, droplet size, and residence time on particle morphology are investigated, paving the way for a better understanding of SPPS.
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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 ».