Quantifying the chemical activity of cavitation bubbles in a cluster
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Acoustic cavitation bubbles drive chemical processes through their dynamic lifecycle in liquids. These bubbles are abundant within sonoreactors, where their behavior becomes complex within clusters. This study quantifies their chemical effects within well-defined clusters using a new laser-based method. We focus a laser beam into water, inducing a breakdown that generates a single cavitation bubble. This bubble undergoes multiple collapses, releasing several shockwaves. These shockwaves propagate into the surrounding medium, leading to the formation of secondary bubbles near a reflector, separated from the input laser beam. We evaluate the chemical activity of these bubble clusters of various sizes by KI dosimetry, and to gain insights into their dynamics, we employ high-speed imaging. Hydrophone measurements show that conversion from focused shockwave energy to chemical reactions increases to a maximum of 16.5%. Additional increases in shockwave energy result in denser bubble clusters and a slightly decreased conversion rate, falling to 14.9%, highlighting the key role of bubble dynamics in the transformation of mechanical to chemical energy and as a result in the efficiency of the sonoreactors. The size and frequency of bubble collapses influence the cluster’s chemical reactivity. We introduce a correlation for predicting the conversion rate of cluster energy to chemical energy, based on the cluster’s energy density. The maximum conversion rate occurs at a cluster energy density of 2500 J/L, linked to a cluster with an average bubble diameter of 91 $$\upmu$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mi>μ</mml:mi> </mml:math> m, a bubble density of 3500 bubbles/ml, and a bubble-to-bubble distance ratio of 8.
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 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 | 0,002 | 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 ».