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Enregistrement W4391392302 · doi:10.26434/chemrxiv-2023-xzp30-v3

Experimental Study and Turbulence Dissipative Scale Modelling of the Rapid Micromixing of Impinging, Paper-Thin Sheets of Liquids

2024· preprint· en· W4391392302 sur OpenAlexfundno aff
Robert J. Demyanovich

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueTextile materials and evaluations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of GlasgowUniversity of Windsor
Mots-clésMicromixingTurbulenceDissipative systemScale (ratio)Statistical physicsMechanicsMaterials sciencePhysicsThermodynamicsMicrofluidics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous studies have shown that the impingement of thin liquid sheets produces high energy dissipation rates due to the release of kinetic energy in a very small volume of liquid (0.0001 to 0.01 g), even though flowrates are on the order of L/min. Rapid micromixing occurs because the dissipated energy leads to a substantial reduction in the initial segregation size scale of the liquids, which is the single-sheet thickness at impingement (~ 100 μm). In the present study, the micromixing was investigated by following the progress of an acid-base neutralization accompanied by a change in fluorescence intensity of a fluorophore. Micromixing was modeled using a framework that assumes diffusion and reaction of species occur within slabs of fixed thickness (2L). The slabs are fixed in size because the released kinetic energy is dissipated within one turnover time of the large energy-containing eddies produced in the turbulent impingement zone. A simulation, which included a module for calculating the fluorescence intensity, determined 2L for experimental energy dissipation rates ranging from 40,000 to 7,700,000 W/kg. 2L was found to lie in the range of turbulent dissipative scales less than the Taylor microscale but greater than the Kolmogorov microscale. 2L is a function of the energy dissipation rate, kinematic viscosity, large-eddy Reynolds number and fluctuating turbulent velocity. For some correlations, 2L follows the same relationship as the Taylor microscale, but for others, the relationship is analogous to the Kolmogorov microscale.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,704

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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