레호메트리

Rheometry(그리스어 ῥέςς – rheos, n, 'stream'을 뜻함)는 일반적으로 물질의 rheological 특성을 결정하는 데 사용되는 실험 기법,^[1] 즉 스트레스와 변종과 그 파생상품 사이의 정성적, 정량적 관계를 말한다. 사용된 기술은 실험적이다.^[1] RHeometry는 안정적인 전단 흐름, 작은 진폭 진동 전단 및 확장 흐름과 같이 비교적 단순한 흐름의 재료들을 조사한다.^[2]

적절한 실험 기법의 선택은 결정해야 하는 rheological 속성에 달려 있다. 이것은 일정한 전단 점도, 선형 점성 특성(복잡한 점성 각 탄성 계수), 신장 특성 등이 될 수 있다.

모든 실제 재료에 대해 측정된 속성은 특정 조건에서 이 의존도가 사라지더라도 측정되는 흐름 조건(피복률, 빈도 등)의 함수일 것이다(뉴턴 액체 참조).

RHeometry는 이러한 물질의 유용한^{[citation needed]} 성질을 계량화하는 일차적 방법이기 때문에 전기적 유체 및 자기적 유체와 같은 스마트 유체의 특정한 관심사다.

Rheeometry는 품질관리, 공정관리, 산업공정 모델링 분야에서 유용하게 여겨진다.^[2] 일부의 경우, 특히 질적 유전학적 경향은 서로 다른 가능한 기본 요소들 간의 주요 상호작용과 그것들이 물질의 유전학적 행동에 질적으로 어떻게 영향을 미치는가에 기초하여 물질의 분류를 산출할 수 있다.^[3]

비뉴턴 액체의

비뉴턴 액체의 점도는 동력 법칙에 의해 정의된다.^[4]

\eta =\eta _{0}{\dot{\n1}^{n-1

여기서 η은 전단 도포 후의 점성, η은₀ 초기 점성, γ은 전단율, if은 다음과 같은 경우

$n<1$ < $n<1$ $[\displaystyle n<1$ 액체는 전단 박리 중이고,
$n>1$ > $n>1$ $[\displaystyle n]1$ 유체는 전단 두께화,
$n=1$ = $n=1$ ${\displaystyle n=1$ 유체는 뉴턴어(Newtonian)이다.

측정에서 전단력은 비뉴턴 액체의 성질을 조사하기 위해 비뉴턴 액에 적용된다.

전단 박리액

혈액의 전단 박리 특성 때문에 동맥류 위험을 평가하기 위해 CFD(computing fluid dynamics)를 사용한다. 고해상도 솔루션 전략을 사용했을 때 뉴턴이 아닌 다른 생명체를 사용했을 때의 결과는 무시해도 되는 것으로 나타났다.^[5]

전단강화유체

전단강화 유체의 거동을 시험하는 방법은 확률 회전 역학-분자 역학(SRD-MD)이다.^[6] 전단강화액의 콜로이드 입자를 시뮬레이션하여 전단강화액을 도포한다. 이 입자들은 흐름에 저항하는 드래그력을 발휘하는 하이드로클러스터를 만든다.^[6]

참고 항목

참조

^ ^a ^b Malkin, Aleksandr I︠A︡kovlevich; Malkin, Alexander; Isayev, Avraam (2006). Rheology: Concepts, Methods and Applications. Toronto: ChemTec Publishing. p. 241. ISBN 9781895198331.
^ ^a ^b Gallegos, Crispulo (2010). Rheology - Volume I. London: EOLSS Publications/UNESCO. pp. 7–8. ISBN 9781848267695.
^ Coussot, Philippe (2005). Rheometry of Pastes, Suspensions, and Granular Materials: Applications in Industry and Environment. Hoboken, NJ: Wiley-Interscience. pp. 2. ISBN 9780471653691.
^ Antonsik, A.; Gluszek, M.; Zurowski, R.; Szafran, M. (June 2017). "Influence of carrier fluid on the electrokinetic and rheological properties of shear thickening fluids". Ceramics International. 43 (15): 12293–12301. doi:10.1016/j.ceramint.2017.06.092.
^ Khan, M.; Steinman, D.; Valen-Sendstad, K. (September 2016). "Non‐Newtonian versus numerical rheology: Practical impact of shear‐thinning on the prediction of stable and unstable flows in intracranial aneurysms". International Journal for Numerical Methods in Biomedical Engineering. 33 (7): e2836. doi:10.1002/cnm.2836. PMID 27696717.
^ ^a ^b Chen, Kaihui; Wang, Yu; Xuan, Shouhu; Gong, Xinglong (March 2017). "A hybrid molecular dynamics study on the non-Newtonian rheological behaviors of shear thickening fluid". Journal of Colloid and Interface Science. 497: 378–384. Bibcode:2017JCIS..497..378C. doi:10.1016/j.jcis.2017.03.038. PMID 28314143.

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[:0-1] Malkin, Aleksandr I︠A︡kovlevich; Malkin, Alexander; Isayev, Avraam (2006). Rheology: Concepts, Methods and Applications. Toronto: ChemTec Publishing. p. 241. ISBN 9781895198331.

[:1-2] Gallegos, Crispulo (2010). Rheology - Volume I. London: EOLSS Publications/UNESCO. pp. 7–8. ISBN 9781848267695.

[3] Coussot, Philippe (2005). Rheometry of Pastes, Suspensions, and Granular Materials: Applications in Industry and Environment. Hoboken, NJ: Wiley-Interscience. pp. 2. ISBN 9780471653691.

[infcar-4] Antonsik, A.; Gluszek, M.; Zurowski, R.; Szafran, M. (June 2017). "Influence of carrier fluid on the electrokinetic and rheological properties of shear thickening fluids". Ceramics International. 43 (15): 12293–12301. doi:10.1016/j.ceramint.2017.06.092.

[nonnewt-5] Khan, M.; Steinman, D.; Valen-Sendstad, K. (September 2016). "Non‐Newtonian versus numerical rheology: Practical impact of shear‐thinning on the prediction of stable and unstable flows in intracranial aneurysms". International Journal for Numerical Methods in Biomedical Engineering. 33 (7): e2836. doi:10.1002/cnm.2836. PMID 27696717.

[hybmol-6] Chen, Kaihui; Wang, Yu; Xuan, Shouhu; Gong, Xinglong (March 2017). "A hybrid molecular dynamics study on the non-Newtonian rheological behaviors of shear thickening fluid". Journal of Colloid and Interface Science. 497: 378–384. Bibcode:2017JCIS..497..378C. doi:10.1016/j.jcis.2017.03.038. PMID 28314143.

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