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Enregistrement W4392203718 · doi:10.1016/j.ijmultiphaseflow.2024.104785

Synchrotron X-ray phase-contrast imaging of ultrasonic drop atomization

2024· article· en· W4392203718 sur OpenAlexfundno aff
Anunay Prasanna, Luc Biasiori-Poulanges, Ya-Chi Yu, Hazem El-Rabii, Bratislav Lukić, Outi Supponen

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Multiphase Flow · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrohydrodynamics and Fluid Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEidgenössische Technische Hochschule ZürichMcGill UniversitySchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungEuropean Synchrotron Radiation FacilityNational Science Foundation
Mots-clésDrop (telecommunication)CavitationBubbleMechanicsMaterials scienceSurface tensionUltrasonic sensorWeber numberDrop impactInviscid flowAmplitudeSynchrotronOpticsSplashPhysicsThermodynamicsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ultrasonic atomization is employed to generate size-controllable droplets for a variety of applications. Here, we minimize the number of parameters dictating the process by studying the atomization of a single drop pending from an ultrasonic horn. Spatiotemporally resolved X-ray phase-contrast imaging measurements show that the number-median sizes of the ejected droplets can be predicted by the linear Navier–Stokes equations, signifying that the size distribution is controlled by the fluid properties and the driving frequency. Experiments with larger pendant water drops indicate that the fluid–structure interaction plays a pivotal role in determining the ejection onset of the pendant drop. The atomization of viscoelastic drops is dictated by extended ligament formation, entrainment of air, and ejection of drop-encapsulated bubbles. Existing scaling laws are used to explain the required higher input amplitudes for the complete atomization of viscoelastic drops as compared to inviscid drops. Finally, we elucidate the differences between capillary wave-based and cavitation-based atomization and show that inducing cavitation and strong bubble oscillations quickens the onset of daughter drop ejection but impedes their size control.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,240 · 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'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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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