본 연구는 입자 분산액의 점도 거동으로부터 분산액 내 입자의 응집 여부를 확인하였으며, 입자 응집체의 미세구조를 프랙탈 차원 이론을 이용하여 해석하였다. 점도 거동에서 전단 유동화 현상과 전단 속도에 따른 고유점도의 변화 및 항복응력을 통해 입자 응집체의 존재를 예측하였고, 이를 침강 거동을 통해서도 확인할 수 있었다. 상대점도 및 항복응력의 결과를 근거로 ...
본 연구는 입자 분산액의 점도 거동으로부터 분산액 내 입자의 응집 여부를 확인하였으며, 입자 응집체의 미세구조를 프랙탈 차원 이론을 이용하여 해석하였다. 점도 거동에서 전단 유동화 현상과 전단 속도에 따른 고유점도의 변화 및 항복응력을 통해 입자 응집체의 존재를 예측하였고, 이를 침강 거동을 통해서도 확인할 수 있었다. 상대점도 및 항복응력의 결과를 근거로 자성 입자 분산액은 Φ=0.01부터 응집체끼리 네트워크를 이루어 분산액이 고체와 같은 물성으로 변하는 것을 예측하였고, 이 농도 이상에서 평균 침강속도와 입자 부피분율의 관계식을 이용하여 입자 응집체의 프랙탈 차원 1.91을 얻었다. 이 값은 항복응력과 입자 부피분율의 관계식으로부터 얻은 프랙탈 차원 값과 유사하고, 이를 통해 입자 응집체는 프랙탈 차원 1.91을 가지며 DLCA 모델에 가까운 것으로 해석하였다. 앞에서 예측한 프랙탈 차원 값의 일관성을 전단 흐름 하에서 입자 응집체의 변형 및 구조와 관련된 상수를 의미하는 m값을 이용하여 확인하였다. m값은 고유점도와 전단 속도의 관계를 통해 예측할 수 있는데, 앞에서 얻은 프랙탈 차원 1.91을 적용하여 약 0.271을 얻었다. m값이 약 0.333인 경우 입자 응집체는 DLCA 모델에 가까우므로 앞에서 예측한 프랙탈 차원 결과와 m값을 통해 예측한 결과가 일관성 있음을 알 수 있다. 따라서 입자 분산액의 미세구조는 프랙탈 차원 1.91을 가지며 DLCA 모델에 가까운 것으로 해석할 수 있다.
본 연구는 입자 분산액의 점도 거동으로부터 분산액 내 입자의 응집 여부를 확인하였으며, 입자 응집체의 미세구조를 프랙탈 차원 이론을 이용하여 해석하였다. 점도 거동에서 전단 유동화 현상과 전단 속도에 따른 고유점도의 변화 및 항복응력을 통해 입자 응집체의 존재를 예측하였고, 이를 침강 거동을 통해서도 확인할 수 있었다. 상대점도 및 항복응력의 결과를 근거로 자성 입자 분산액은 Φ=0.01부터 응집체끼리 네트워크를 이루어 분산액이 고체와 같은 물성으로 변하는 것을 예측하였고, 이 농도 이상에서 평균 침강속도와 입자 부피분율의 관계식을 이용하여 입자 응집체의 프랙탈 차원 1.91을 얻었다. 이 값은 항복응력과 입자 부피분율의 관계식으로부터 얻은 프랙탈 차원 값과 유사하고, 이를 통해 입자 응집체는 프랙탈 차원 1.91을 가지며 DLCA 모델에 가까운 것으로 해석하였다. 앞에서 예측한 프랙탈 차원 값의 일관성을 전단 흐름 하에서 입자 응집체의 변형 및 구조와 관련된 상수를 의미하는 m값을 이용하여 확인하였다. m값은 고유점도와 전단 속도의 관계를 통해 예측할 수 있는데, 앞에서 얻은 프랙탈 차원 1.91을 적용하여 약 0.271을 얻었다. m값이 약 0.333인 경우 입자 응집체는 DLCA 모델에 가까우므로 앞에서 예측한 프랙탈 차원 결과와 m값을 통해 예측한 결과가 일관성 있음을 알 수 있다. 따라서 입자 분산액의 미세구조는 프랙탈 차원 1.91을 가지며 DLCA 모델에 가까운 것으로 해석할 수 있다.
In this study, we study flocculated system in particulate dispersions from viscosity behavior and explain microstructure of floc using fractal dimension theory. In viscosity behavior, we predict presence of floc through shear-thinning behavior, intrinsic viscosity variation at each shear rate and yi...
In this study, we study flocculated system in particulate dispersions from viscosity behavior and explain microstructure of floc using fractal dimension theory. In viscosity behavior, we predict presence of floc through shear-thinning behavior, intrinsic viscosity variation at each shear rate and yield stress and also it can predict from sedimentation. Based on relative viscosity and yield stress results, we can explain that magnetite dispersions are changed like solid above Φ=0.01 making network structure among flocs and above this concentration, we get fractal dimension, 1.91, by using relation between average settling velocity and particle volume fraction. This value is similar to fractal dimension calculated from equation related to yield stress and particle volume fraction. Therefore, we find that flocs have fractal dimension, 1.91, and similarly behave as DLCA model. In order to check an agreement with predicted fractal dimension, we use the value of m, which means constant related to aggregate deformation and structure under shear rate. We apply to 1.91 and get the value of m about 0.271 using relation between intrinsic viscosity and shear rate. We know that fractal dimension, 1.91 and the result from the value of m are consistent because aggregates are similar to DLCA model when the value of m has 0.333. Therefore, we can explain that microstructure in particulate dispersions has fractal dimension, 1.91, and similarly behave as DLCA model.
In this study, we study flocculated system in particulate dispersions from viscosity behavior and explain microstructure of floc using fractal dimension theory. In viscosity behavior, we predict presence of floc through shear-thinning behavior, intrinsic viscosity variation at each shear rate and yield stress and also it can predict from sedimentation. Based on relative viscosity and yield stress results, we can explain that magnetite dispersions are changed like solid above Φ=0.01 making network structure among flocs and above this concentration, we get fractal dimension, 1.91, by using relation between average settling velocity and particle volume fraction. This value is similar to fractal dimension calculated from equation related to yield stress and particle volume fraction. Therefore, we find that flocs have fractal dimension, 1.91, and similarly behave as DLCA model. In order to check an agreement with predicted fractal dimension, we use the value of m, which means constant related to aggregate deformation and structure under shear rate. We apply to 1.91 and get the value of m about 0.271 using relation between intrinsic viscosity and shear rate. We know that fractal dimension, 1.91 and the result from the value of m are consistent because aggregates are similar to DLCA model when the value of m has 0.333. Therefore, we can explain that microstructure in particulate dispersions has fractal dimension, 1.91, and similarly behave as DLCA model.
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