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Enregistrement W1988019551 · doi:10.1039/b709761a

A novel metal-protected plasma treatment for the robust bonding of polydimethylsiloxane

2007· article· en· W1988019551 sur OpenAlexaff
Natasha Patrito, Jessica McLachlan, Sarah Nicole Faria, Jayna Chan, Peter Norton

Notice bibliographique

RevueLab on a Chip · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolydimethylsiloxaneMaterials scienceSilanolAluminiumPolymerAdhesiveMicrofluidicsComposite materialLayer (electronics)Anodic bondingPlasma activationChemical engineeringNanotechnologyPlasmaChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We describe a method for the irreversible bonding of PDMS-based microfluidic components by exploiting the first reported "shelfable" plasma treatment of PDMS. Simultaneous plasma activation and protection of PDMS surfaces are achieved via RF magnetron sputtering of thin aluminium films in the presence of an argon plasma. In this process, Ar plasma exposure generates a hydrophilic, silanol-enriched polymer surface amenable to irreversible bonding to glass, PDMS or silicon substrates, while the aluminium film functions as a capping layer to preserve the surface functionality over several weeks of storage in ambient conditions. Prior to bonding, this protective aluminium layer is removed by immersion in an aqueous etchant, exposing the adhesive surface. Employing this technology, PDMS-glass and PDMS-PDMS microfluidic devices were fabricated and the adhesive strength was quantified by tensile and leakage testing. Bonding success rates in excess of 80% were demonstrated for both PDMS-glass and PDMS-PDMS assemblies sealed 24 h and 7 days following initial polymer surface activation. PDMS-glass microdevices performed optimally, displaying maximum adhesive strengths on the order of 5 MPa and burst flow rates of approximately 1 mL min(-1) (channel dimensions: l = 25 mm; w = 300 microm; h = 20 microm). These data demonstrate a significant improvement in performance over previously reported bonding technologies, resulting in the production of more robust, longer-lasting microfluidic systems that can withstand higher pressures and flow rates.

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 enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,360

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations23
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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