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Enregistrement W1959990964 · doi:10.1109/icmens.2005.129

Transient behaviour of streaming potential development in microfluidic channels

2006· article· en· W1959990964 sur OpenAlexaff
Ali Mansouri, Carl Scheuerman, S. Bhattacharjee, Daniel Y. Kwok, Larry W. Kostiuk

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanopore and Nanochannel Transport Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStreaming currentMicrochannelElectrokinetic phenomenaMechanicsTransient (computer programming)MicrofluidicsElectrolyteFlow (mathematics)Materials scienceElectric potentialElectric fieldCoupling (piping)Current (fluid)ChemistryNanotechnologyVoltagePhysicsElectrical engineeringThermodynamicsComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrokinetic (EK) flow is a flow of an electrolyte in narrow capillaries driven by the combined influence of electric field and pressure, is of significant interest in microfluidic devices. Pressure-driven-flow in a microchannel with charged solid surfaces induces streaming current, streaming potential and is a sub-group of EK flow. In this paper a transient numerical simulation of ion transport leading to the development of a streaming potential across a finite length cylindrical microchannel is considered. The problem is analyzed through the coupling of fluid dynamics, electrical field and free charge density (ion concentration) distribution. The solution based on finite element analysis shows the transient development of ionic fluxes, currents, and the streaming potential across the channel. The simulation results show that the streaming potential across the channel is predominantly set up at the timescale of the developing convective transport, while the equilibrium ion concentrations are developed over a considerably longer duration, typically conforming to the diffusional time scale.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,176 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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