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Enregistrement W2035771297 · doi:10.1115/1.2353261

Electro-Osmotic Flow in Reservoir-Connected Flat Microchannels With Non-Uniform Zeta Potential

2006· article· en· W2035771297 sur OpenAlexaff
S A Mirbozorgi, Hamid Niazmand, Metin Renksizbulut

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluids Engineering · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMechanicsLaplace's equationPoisson's equationElectric potentialElectric fieldCompressibilityElectro-osmosisFlow (mathematics)Pressure gradientPotential flowStreaming currentZeta potentialDebye lengthNewtonian fluidPhysicsClassical mechanicsElectrokinetic phenomenaMaterials scienceChemistryPartial differential equation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of non-uniform zeta potentials on electro-osmotic flows in flat microchannels have been investigated with particular attention to reservoir effects. The governing equations, which consist of a Laplace equation for the distribution of external electric potential, a Poisson equation for the distribution of electric double layer potential, the Nernst-Planck equation for the distribution of charge density, and modified Navier-Stokes equations for the flow field are solved numerically for an incompressible steady flow of a Newtonian fluid using the finite-volume method. For the validation of the numerical scheme, the key features of an ideal electro-osmotic flow with uniform zeta potential have been compared with analytical solutions for the ionic concentration, electric potential, pressure, and velocity fields. When reservoirs are included in the analysis, an adverse pressure gradient is induced in the channel due to entrance and exit effects even when the reservoirs are at the same pressure. Non-uniform zeta potentials lead to complex flow fields, which are examined in detail.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,163
Écart entre enseignants0,160 · 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

Citations57
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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