Effect of Surfactant Concentration on the Behavior of Single Oxygen Bubble in Photoelectrochemical Water Splitting
Notice bibliographique
Résumé
The control of bubble growth and departure during the process of photoelectrochemical water splitting is crucial for enhancing gas production efficiency. By introducing varying concentrations of surfactants into the electrolyte and using a synchronous measurement system, we examined how the change in surfactant concentration affects bubble nucleation and growth characteristics. The results indicate that bubbles’ critical nucleation potentials initially decrease and subsequently increase with increasing surfactant concentration, reaching a minimum value when the concentration is 1 × 10 –7 M. In contrast, bubble growth periods and departure diameters reach their maximum values. Further analysis shows that the gas production rate and the average gas evolution efficiency reach their maximum when the surfactant concentration is 1 × 10 –7 M, indicating that adding an appropriate amount of surfactant is advantageous for gas production. In addition, a force equilibrium model incorporating the Marangoni force at various surfactant concentrations was developed to predict oxygen bubbles’ departure diameter. The predicted values exhibit excellent concurrence with the experimental data. The solutal Marangoni force is the primary determinant that affects bubble departure diameter when the surfactant concentrations are below approximately 4 × 10 –6 M, while the thermal Marangoni force assumes precedence when concentrations exceed about 4 × 10 –6 M.
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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 | 0,000 | 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 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 ».