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Enregistrement W4414021856 · doi:10.1017/jfm.2025.10550

On the maximum spreading of viscous droplets impacting flat solid surfaces

2025· article· en· W4414021856 sur OpenAlexafffund
Lihui Liu, Guobiao Cai, Weizong Wang, Bijiao He, Peichun Amy Tsai

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluid Mechanics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Heat Transfer
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMechanicsSolid surfaceMaterials scienceViscous liquidPhysicsChemical physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We experimentally and theoretically examine the maximum spreading of viscous droplets impacting ultra-smooth solid surfaces, where viscosity plays a dominant role in governing droplet spreading. For low-viscosity droplets, viscous dissipation occurs mainly in a thin boundary layer near the liquid–solid interface, whereas for high-viscosity droplets, dissipation is expected to extend throughout the droplet bulk. Incorporating these dissipation mechanisms with energy conservation principles, two distinct theoretical scaling laws for the maximum spreading factor ( $\beta _m$ ) are derived: $\beta _m \sim ({\textit{We}}/ {\textit{Oh}})^{1/6}$ for low-viscosity regimes ( ${\textit{Oh}} \lesssim 0.1$ ) and $\beta _m \sim \textit{Re}^{1/5}$ for high-viscosity regimes ( ${\textit{Oh}} \gt 1$ ), where $\textit{We}$ , $\textit{Re}$ and $\textit{Oh}$ are the Weber, Reynolds and Ohnesorge numbers, respectively. Both scaling laws show good agreement with the experimental data for their respective validity ranges of $\textit{Oh}$ . Furthermore, to better model experimental data at vanishing $\textit{Re}$ , we introduce a semi-empirical scaling law, $\beta _m \sim (A + {\textit{We}}/ {\textit{Oh}})^{1/6}$ , where $A$ is a fitting parameter accounting for finite spreading ( $\beta _m \approx 1$ ) at negligible impact velocities. This semi-empirical law provides an effective description of $\beta _m$ for a broad experimental range of $10^{-3} \leqslant {\textit{Oh}} \leqslant 10^0$ and $10^1 \leqslant {\textit{We}} \leqslant 10^3$ .

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 seuil0,004

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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