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Enregistrement W4395048485 · doi:10.1002/cjce.25276

A computational study on transition mechanism of dripping to jetting flow in a flow‐focusing geometry

2024· article· en· W4395048485 sur OpenAlexvenueno aff
Saikat Biswas, Mahima Jha, Sibnath Kayal, Partho Sarathi Gooh Pattader, Tapas Kumar Mandal

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Microfluidic and Catalytic Techniques Innovation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPrincipal Scientific Adviser to the Government of India
Mots-clésPolydimethylsiloxaneMaterials scienceSurface tensionFlow focusingMicrochannelViscosityMechanicsContact angleMicrofluidicsTwo-phase flowWettingFlow (mathematics)Volumetric flow rateComposite materialThermodynamicsNanotechnologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract 2D simulations have been performed to investigate flow regimes in a flow‐focusing geometry by changing the dispersed phase and continuous phase velocities. The dispersed phase is polydimethylsiloxane (PDMS), and the continuous phase is water. Simulations have been performed in a range of oil–water viscosity ratio from 3 to 50, and interfacial tension ranges from 0.0118 to 0.002 N/m. The walls of the microchannel are considered to be poly(methyl methacrylate) (PMMA) surfaces. The contact angle (θ) of an oil droplet in the presence of water wetting the PMMA surface is 140°. Our study observed two types of flow regimes, namely dripping and jetting, by changing the dispersed phase and continuous phase velocities. The sequential time steps of void fraction contour have been presented to explore the droplet formation mechanism. The droplet pinch‐off time and jet growth time have been calculated for the dripping and jetting regime, respectively. The outcomes are summarized in the form of a flow pattern map at a viscosity ratio of 12 and interfacial tension of 0.0118 N/m, which shows the transition boundary between dripping and jetting phenomena. The simulated transition boundary agrees well with the analytical solution available in the literature. The effect of oil–water viscosity ratio and interfacial tension on droplet size is also investigated. These findings will help understand different flow regimes and their transition in a flow focusing geometry and will directly apply to microfluidic platform‐based devices.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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