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Enregistrement W2043582869 · doi:10.1063/1.3467035

Electro-osmotic flow in a wavy microchannel: Coherence between the electric potential and the wall shape function

2010· article· en· W2043582869 sur OpenAlexaff
Youquan Shu, Chien-Cheng Chang, Yi‐Sheng Chen, C. Y. Wang

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsElectro-osmosisAmplitudeMicrochannelMechanicsWavelengthElectric potentialOpticsFlow (mathematics)Classical mechanicsVoltageChemistryQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The electro-osmotic flow through a wavy microchannel is studied under the Debye–Hückel approximation. An analytic solution by perturbation with appropriate averaging is carried out up to the second-order in terms of the small amplitude of corrugation. It is shown that the wavelength and phase difference of the corrugations can be utilized to control the flow relative to the case of flat walls. In particular, for thick electric double layers the electro-osmotic flow can be enhanced at long-wavelength corrugations because of the coherence between the electric potential and the wall shape function. Notably, these findings are not restricted to small amplitudes of corrugation. By applying the Ritz method to solve for the electro-osmotic flow, it is found that the enhancement becomes even greater (up to 30%) with increases in corrugation. Moreover, the nonlinear Poisson–Boltzmann equation is solved by finite difference to study the electro-osmotic flow in terms of the relative strength of the zeta potential. The issue of overlapped electric double layers when they are very thick is also discussed. The relative flow rate is shown to increase under the following conditions: (i) completely out-of-phase corrugations with long wavelength and large amplitude, (ii) small zeta potential, and (iii) slight overlapping of electric double layers.

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 enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil0,386

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations19
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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