Freezing of a spreading droplet
Notice bibliographique
Résumé
HYPOTHESIS: The wettability of a droplet on pre-cooled surface can be predicted by the Overall Energy Balance (OEB) approach incorporating factors such as inertial, viscous, surface energy, gravitational energy, and heat transfer. For a critical Stefan number, it is also hypothesized that nucleation or recalescence occurs more rapidly, while total droplet freezing is delayed, a behavior attributed to the cessation of three-phase contact line (TPCL) movement. EXPERIMENTS: In this study, we have employed a jet-based deposition technique to ensure that the deposited droplet is free from any unwarranted external body forces. The substrates examined include copper, aluminum, brass, and stainless steel selected for their varying thermal conductivities. Substrate temperatures ranged from -20C∘-0C∘. High-speed and infrared thermal cameras were utilized to capture the physical phenomena during the droplet deposition and freezing. FINDINGS: The theoretical model, developed using the OEB approach, closely matched the experimental observations, validating the hypothesis. The study demonstrated that dimensionless numbers, including Weber, Reynolds, Bond, Stefan, and Peclet numbers, govern droplet spreading on pre-cooled substrates. It was confirmed that supercooling effects are negligible when droplets are deposited using a jet-based technique. The spreading rate of a freezing droplet was found to be proportional to the substrate temperature, with slower rates observed at lower temperatures. Additionally, the total freezing time of the droplet was the highest at -20C∘, despite nucleation occurring fastest at this temperature.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».