Numerical Study of Capillary Flow in Microchannels With Alternate Hydrophilic-Hydrophobic Bottom Wall
Notice bibliographique
Résumé
A two-dimensional numerical simulation of flow in patterned microchannel with alternate layers of different sizes of hydrophilic and hydrophobic surfaces at the bottom wall is conducted here. The effect of specified contact angle and working fluid (de-ionized (DI) water and ethanol) on capillary phenomena is observed here. The volume of fluid method is used for simulating the free surface flow in the microchannel. Meniscus profiles with varying amplitude and shapes are obtained under the different specified surface conditions. Nonsymmetric meniscus profiles are obtained by changing the contact angles of the hydrophilic and hydrophobic surfaces. A meniscus stretching parameter is defined here and its relation to the capillary phenomena in the microchannel is discussed. Flow variation increases as the fluid traverses alternately between the hydrophilic and hydrophobic regions. The pattern size and the surface tension of the fluid are found to have significant influence on the capillary phenomena in the patterned microchannel. Smaller pattern size produces enhanced capillary effect with DI water, whereas no appreciable gain is observed for ethanol. The magnitude of maximum velocity along the channel height varies considerably with the pattern size and the contact angle. Also, the rms velocity is found to be higher for smaller alternate patterned microchannel. The meniscus average velocity difference at the top and bottom walls increases for a dimensionless pattern size of 0.6 and thereafter it decreases with the increase in pattern size in the case of DI water with hydrophilic-hydrophobic pattern. Using such patterned microchannel, it is possible to manipulate and optimize fluid flow in microfluidic devices, which require enhanced mixing for performing biological reactions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».