Modeling of the evaporation process of a pair of sessile droplets on a heated substrate
Notice bibliographique
Résumé
Sessile droplet evaporation is a complex process that involves both mass and heat transfer at the liquid/vapor interface. This process has many practical applications, including cooling microprocessors, and improving heat exchanger efficiency. This work builds upon a previously developed point source model for purely diffusive evaporation, expanding it to account for the effect of heated substrates on the evaporation behavior of a pair of sessile water droplets. Experimental investigations were carried out at various substrate temperatures and droplet separation distances to assess the validity of the diffusive model under these conditions. Results show that as the substrate temperature increases, convection becomes a more prominent factor alongside diffusion, enhancing the evaporation rate. When the temperature difference between the substrate and the ambient is small, diffusion dominates, but as this difference grows, natural convection plays a significant role. It is found that for Ra · L/d < 400, the evaporation rate is governed mainly by diffusion. Likewise, for Ra · L/d > 2400, the contribution of convection and diffusion stabilizes. An empirical correlation was developed to predict evaporation rates, accounting for both diffusion and convection. The proposed correlation shows excellent agreement with experimental data across different conditions, making it a valuable tool for predicting droplet evaporation rates on heated surfaces and its applications in thermal management systems.
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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 ».