Quantifying surface tension of metastable aerosols via electrodeformation
Notice bibliographique
Résumé
Accurate surface tension measurements are key to understanding and predicting the behavior of atmospheric aerosols, particularly their formation, growth, and phase transitions. In Earth’s atmosphere, aerosols often exist in metastable states, such as being supercooled or supersaturated. Standard tensiometry instruments face challenges in accessing these states due to the large sample volumes they require and rapid phase changes near surfaces. We present an instrument that uses a strong electric field, nearing the dielectric strength of air, to deform aerosol microdroplets and measure surface tension in a contact-free, humidity-controlled environment. A dual-beam optical trap holds single microdroplets between two electrodes and excites Raman scattering. When a high voltage is applied, droplet deformations reach tens of nanometers. These small shape changes are precisely measured through the splitting of morphology-dependent resonances, seen as sharp peaks in Raman spectra. Our measurements cover water activities where droplets are supersaturated, a region with limited previous data, and show good agreement with existing data where comparisons are possible. Unlike prior levitation-based methods, this approach measures surface tension in systems with viscosities over 102 Pa s without relying on dynamic processes. Atmospheric aerosols are often in metastable states. Here, the authors present a non-contact method for measuring the surface tension in single microdroplets using electrodeformation and Raman scattering, which enables precise measurement of such states.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».