An experimental investigation into filament formation during drop generation by pseudo-plastic viscoelastic biofluid at T-junction generators
Notice bibliographique
Résumé
The advancements in droplet microfluidics have made it an eminent technology for high-throughput biomedical applications involving biofluids such as blood, saliva, tear film, and synovial fluid, all characterized by their non-Newtonian/viscoelastic properties. However, most existing models for the design and optimization of droplet microfluidic systems are primarily based on Newtonian fluids. Therefore, studies that systematically explore the dynamics underlying biofluid droplet formation and manipulation are critically important, both fundamentally and practically. This study uses artificial tear films to experimentally investigate the effects of operational parameters such as geometric conditions (width ratio Λ = wdwc and aspect ratio h* = hwc), fluid properties (viscosity ratio η = μdμc), and flow rate ratios (ϕ = QdQc) on filament formation during droplet generation in a T-junction geometry. All the experiments were conducted at a constant capillary number of the continuous phase (Ca = μcQcwchγ). The results indicate that filament growth and rupture characteristics are determined by the predominance of two distinct regions: pre-stretch, governed by the interplay between inertial and capillary forces, and elastocapillarity, regulated by elastic and capillary forces. Specifically, filament rupture is influenced by inertia–capillary effects at low flow rates and viscosity ratios. In contrast, the domination of elastic effects is more pronounced at higher flow rates and viscosity ratios. Additionally, reductions in the width (Λ) and aspect (h*) ratio when Λ≥0.5 and h*≥0.4 increase the elastic effects within the filaments while inertial effects dominate for Λ<0.5 and h*<0.4. The relaxation times (λ) are obtained from the exponential thinning curve, with longer times observed for cases with high elastic effects. Finally, the filament collapses into satellite droplets, and their monodispersity increases with elasticity.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».