Simultaneous Crystallization Effects in Multiple Levitated Plasma-Functionalized Graphene Nanoflake Nanofluid Droplets
Notice bibliographique
Résumé
Acoustic levitation is a container-free method for examining novel crystallization effects, though liquid-to-solid phase change has seen little investigation for levitated nanofluids. Recent developments have allowed for examining the morphological and temperature evolution of multiple levitated nanofluid droplets freezing simultaneously. The fundamental effect of adding nanoparticles to a levitated crystallization system is crystal growth rate enhancement from improved mass transfer at the growing solid front. Nucleation times are unaffected as freezing is initiated by secondary ice nucleation particles (INPs). Instead, the enhancement produces higher instantaneous nucleation pressures and more cracking in the primary ice shell. In turn, more INPs are ejected, resulting in faster protrusion formation on the droplet surface (hastened further in systems containing adjacent droplets). The crystal matrix also includes more defects, resulting in liquid escaping and forming beads at the droplet base and optical clarity loss. During crystal decomposition, thermal gradients create convective currents dampened by the same transport phenomena that enhance crystal growth. Suspension loss after a crystallization-decomposition cycle reduced opacity and light absorbance such that the droplets were 62% closer in appearance to water. However, the non-isobaric, sample-encompassing cooling process resulted in smaller particle clusters than if the droplets were frozen on a solid surface.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».