Fusion dynamics properties of gas‐non‐Newtonian two‐phase flow in microchannels with different branching angles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The fusion dynamic properties of microchannels with varying branching angles is critical for optimizing the design and enhancing the performance of microfluidic devices. This study systematically reveals the mechanism of branching angle and non‐Newtonian fluid rheological properties about the bubble fusion dynamics and pressure drop in microchannels. Rheological properties of carboxymethyl cellulose sodium (CMC) solutions induce pronounced shear‐thinning effects and modify the bubble fusion mechanism compared to water. The bubble exhibits fusion only in 30° (partial flow rate) and 90° (all flow rate) channels in water. The fusion phenomenon occurs in the overall velocity range of 30°–90° channel at 0.1% CMC solution. Increasing the concentration to 0.2%–0.3% CMC expands this behaviour to the 120° branch angle, while the 150° branch angle always exhibits a stable single‐channel flow pattern. Through numerical simulation, it is found that the change in branch angle affects the fluid flow rate in channel 2. The length of the bubble is affected by the branch angle and the gas–liquid flow rate. The increase in the branch angle leads to a forward shift in the bubble generation position. The proposed single‐phase model incorporates branching angle effects and Reynolds number to predict pressure drops in single‐phase flow, while the proposed two‐phase model accounts for gas–liquid velocity variations. The new model can predict the pressure drop in single‐phase flow and two‐phase flow with errors less than 15% and 20%, respectively.
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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 | 0,000 |
| 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 ».