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Enregistrement W1965306339 · doi:10.1063/1.4813484

Study on an alternating current electrothermal micropump for microneedle-based fluid delivery systems

2013· article· en· W1965306339 sur OpenAlexafffund
Rumi Zhang, G.A. Jullien, Colin Dalton

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Bio-sensing Technologies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCMC Microsystems
Mots-clésMicropumpElectrokinetic phenomenaVolumetric flow rateFluid dynamicsVoltageFlow control (data)Materials scienceCurrent (fluid)Flow (mathematics)Delivery systemBiomedical engineeringElectrical engineeringMechanicsComputer scienceNanotechnologyEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we report on a modeling study of an AC electrothermal (ACET) micropump with high operating pressures as well as fast flow rates. One specific application area is for fluid delivery using microneedle arrays which require higher pressures and faster flow rates than have been previously reported with ACET devices. ACET is very suitable for accurate actuation and control of fluid flow, since the technique has been shown to be very effective in high conductivity fluids and has the ability to create a pulsation free flow. However, AC electrokinetic pumps usually can only generate low operating pressures of 1 to 100 Pa, where flow reversal is likely to occur with an external load. In order to realize a high performance ACET micropump for continuous fluid delivery, applying relatively high AC operating voltages (20 to 36 Vrms) to silicon substrate ACET actuators and using long serpentine channel allows the boosting of operating pressure as well as increasing the flow rates. Fast pumping flow rates (102–103 nl/s) and high operating pressures (1–12 kPa) can be achieved by applying both methods, making them of significant importance for continuous fluid delivery applications using microneedle arrays and other such biomedical devices.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,686

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,216 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations28
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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