Joule heating and heat transfer in poly(dimethylsiloxane) microfluidic systems
Notice bibliographique
Résumé
Joule heating is a significant problem in electrokinetically driven microfluidic chips, particularly polymeric systems where low thermal conductivities amplify the difficulty in rejecting this internally generated heat. In this work, a combined experimental (using a microscale thermometry technique) and numerical (using a 3D "whole-chip" finite element model) approach is used to examine Joule heating and heat transfer at a microchannel intersection in poly(dimethylsiloxane)(PDMS), and hybrid PDMS/Glass microfluidic systems. In general the numerical predictions and the experimental results agree quite well (typically within +/- 3 degree C), both showing dramatic temperature gradients at the intersection. At high potential field strengths a nearly five fold increase in the maximum buffer temperature was observed in the PDMS/PDMS chips over the PDMS/Glass systems. The detailed numerical analysis revealed that the vast majority of steady state heat rejection is through lower substrate of the chip, which was significantly impeded in the former case by the lower thermal conductivity PDMS substrate. The observed higher buffer temperature also lead to a number of significant secondary effects including a near doubling of the volume flow rate. Simple guidelines are proposed for improving polymeric chip design and thereby extend the capabilities of these microfluidic systems.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».