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Enregistrement W2042206039 · doi:10.1115/icmm2005-75017

Investigation of Particle Electrophoretic Motion in Converging-Diverging Microchannels

2005· article· en· W2042206039 sur OpenAlexaff
Xiangchun Xuan, Bo Xu, Dongqing Li

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrostatics and Colloid Interactions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrochannelElectric fieldParticle (ecology)ElectrophoresisMagnetosphere particle motionPhysicsMechanicsParticle velocityAccelerationParticle accelerationParticle sizeOpticsClassical mechanicsChemistryMagnetic field

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We studied experimentally the particle electrophoretic motion in converging-diverging microchannels on a poly(dimethylsiloxane) (PDMS) chip. The whole process of particle acceleration and deceleration was visualized through traditional optical microscopy, with which the accelerated particle electrophoretic separation is demonstrated. The effects of electric field, particle size, particle moving passage, and channel configuration on particle electrophoretic motion are examined individually. We find that the ratio of particle velocity in the throat to that in the straight channel is insensitive to both the particle moving passage and the length of converging/diverging channel, but increased for smaller particles moving through symmetric converging-diverging channels under lower electric fields. Moreover, we find that the particle velocity ratio in electrically driven flows is significantly lower than the cross-sectional area ratio of the straight channel to the throat. We have attributed this discrepancy to the particle-induced distortion in the electric potential distribution. The computed contour of electric field in a converging-diverging microchannel has revealed that the electric field is locally higher around the two poles of a particle than all other regions inside the channel.

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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,891

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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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