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Enregistrement W7028772691

Flash Boiling Atomization of Suspension for Application of Suspension Plasma Spraying

2024· dissertation· en· W7028772691 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh-Temperature Coating Behaviors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésNozzleSuspension (topology)Thermal sprayingPlasmaSpray nozzleBoilingSuperheatingPlasma torchDeposition (geology)Solution precursor plasma spray
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Suspension Plasma Spraying (SPS) is a thermal spray technique used to deposit sub-micron and nano-sized particles. The liquid is evaporated by exposing the suspension to the plasma jet. Then, the particles are melted and directed in the plasma jet to impact the substrate and form a coating. SPS has lower solid feed rates and deposition efficiency compared to other thermal spray techniques. Increasing particle concentration in the suspension can enhance the feedstock deposition rate, but high viscosity and nozzle clogging are issues.
\nTo address these issues, this study explores flash boiling atomization (FBA) as a novel injection method in SPS for high solids concentrations, up to 70 wt.%. FBA uses thermodynamic instability to break up a liquid jet. When superheated suspension is accelerated through a nozzle and its pressure drops below the saturation pressure, rapid boiling occurs. Vapor bubbles expand within the liquid jet, causing it to fragment into smaller parts. FBA has applications in various industries such as fuel injection, desalination, and pharmaceuticals. The main objective is to use FBA to inject high-solids suspensions into the plasma flow to create SPS coatings. 
\nSuspension injection in SPS can be axial or radial. In axial injection, fragmentation occurs inside the torch, while in radial injection, the suspension is injected from outside the torch into the plasma flow. Conventional radial injection methods include spray atomization, which creates disintegrated droplets, and mechanical injection, which produces a continuous jet. This study compared coatings made with FBA to those made with mechanical injection, assessing microstructure, deposition weight per pass, deposition efficiency, and coating thickness. Results indicated improvements across these parameters.
\nWater and ethanol are common suspension solvents. Water-based suspensions face challenges with atomization and evaporation resistance, impacting coating properties. FBA can improve fragmentation and prevent clogging by reducing viscosity and surface tension in the superheated state. The effect of high solids concentration and plasma power on coating microstructure, thickness per pass, deposition weight per pass, and deposition efficiency was investigated, showing that a dense coating microstructure with high solids deposition can be achieved using 70 wt.% suspension and a high power torch.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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