Estimating strongly wetting to non‐wetting contact angles for pure and mixed liquids on solids by considering film pressure
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In solid–liquid–vapour systems, the effect of film pressure () by vapour adsorbate molecules becomes significant when the solid surface energy is similar to or larger than that of the liquid. We extend Young equation applicability to estimate contact angles of pure and mixed liquids on smooth solids by including , obtained from a novel dimensionless surface energy parameter. We use the Owens–Wendt–Kaelble interfacial tension model and perturbed‐chain polar statistical associating fluid theory (PCP‐SAFT) to calculate dispersion and non‐dispersion surface energy contributions. The model is developed using diverse solid–liquid systems with 39 liquids and 30 solids. For binary liquid mixtures, conventional PCP‐SAFT and molar‐average mixing rules are used to obtain surface energies. We correlate to dispersion and non‐dispersion contributions to the liquid and solid surface energies and use to improve estimation accuracy. Using a comprehensive dataset, comprising of 107 experimental datapoints, the average absolute deviation (AAD) decreases from 6.5° to 3.6° by including . Using the correlation developed for pure systems, we accurately predict contact angles of binary liquid mixtures. Interestingly, the molar‐average mixing rule gives more accurate contact angle results despite its simplicity where PCP‐SAFT is only executed for the pure components comprising the liquid mixture. Overall, for binary mixtures, the AAD decreases from 9.2° to 4.5° using 105 datapoints and by including . Our proposed framework significantly improves the contact angle estimations and enables the estimation of the contact angle of liquid mixtures for diverse systems.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».