Phase changes in burning precursor-laden single droplets leading to puffing and micro-explosion
Notice bibliographique
Résumé
Abstract When producing metal-oxide nanoparticles via flame spray pyrolysis, precursor-laden droplets are ignited and undergo thermally induced disintegration, called ‘puffing’ and ‘micro-explosion’. In a manner that is not fully understood, these processes are associated with the formation of dispersed phases inside the droplets. This work aims at visualizing the interior of precursor-laden burning single droplets via diffuse back illumination and microscopic high-speed imaging. Solutions containing iron(III) nitrate nonahydrate (INN) and tin(II) 2-ethylhexanoate (Sn-EH) were dispersed into single droplets of sub-100 μm diameter that were ignited by passing through a heated coil. At low precursor concentration, 50% of the INN-laden droplets indicate a gas bubble of about 5 μm diameter in the center of the droplet. The bubble persists for several hundred microseconds at a similar size. In almost all of these cases, the bubble expands at some point and the droplet ends up in a micro-explosion. In some of these instances, the droplet’s surface shows spatial brightness modulations, i.e., surface undulations, indicating the formation of a viscous shell. With increasing INN concentration, the fraction of droplets showing surface undulations, gas bubbles, and micro-explosions drastically decreases. This may be associated with a more rigid viscous shell and reduced mobility of bubbles. Bright incandescent streaks originating from the disrupting INN-laden droplets, may indicate sub-micrometer droplets or particles from within the droplets or formed in the gas phase. In contrast, Sn-EH-laden droplets show very fast disruptions, typically less than 10 μs from first visible deformation to ejection of secondary droplets. Bubbles and surface undulations were not observed. Graphical abstract
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».