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Enregistrement W4412495660 · doi:10.1016/j.jcis.2025.138487

Liquid film thinning-thickening anomaly in electrolyte solutions

2025· article· en· W4412495660 sur OpenAlexaff
Danlong Li, Rogério Manica, Jingqiao Li, Bailin Xiang, Hainan Wang, Qingxia Liu, Haijun Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Colloid and Interface Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Thin Films
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésThickeningThinningElectrolyteAnomaly (physics)Chemical engineeringMaterials scienceChemistryChromatographyPhysicsPolymer scienceCondensed matter physicsPhysical chemistryElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

HYPOTHESIS: The distribution of dissolved ions depends largely on the position and shape of air-water interfaces. Following the interfacial interaction, both the surface deformation and reduced separation distance may induce different ion concentrations in liquid film and bulk solutions. The consequent Marangoni effect should change the flow dynamics inside the liquid films and thus influence the film evolution process. EXPERIMENTS: In this study, a home-made interferometer is employed to obtain the spatiotemporal evolution of film profiles during the bubble-solid surface interaction. The quantification of film thickness enables the determination of micro/nanoscale fluid flow from liquid films. FINDINGS: Unlike the common cases of continuous film drainage behaviors, the film thickness at the rim exhibits a counterintuitive increase, causing the previously approaching bubble to retract from solid surfaces. It is revealed how the inward flow can surpass the drainage outflow and reverse the normal film evolution. Theoretical developments involving the electrolyte type, ion concentration and film deformation are provided to describe this competition and address the film thinning-thickening anomaly. Our finding enriches the understanding of the microscopic fluid flow in highly confined and deformed regions, and the research outcome creates the possibility of modulating near-wall bubble dynamics as required.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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