Creating Defect Tolerance in Microfluidic Capacitive/Photonic Biosensors
Notice bibliographique
Résumé
Many biomedical sensors combine micro fluidic, electronic capacitive, and/or photonic capabilities. Micro fluidic sensors involve sealed channels through which the sample fluid containing biomedical materials flows with capacitive or photonic sensors detecting parameters contained in the liquid. However micro fluidic devices are prone to faults occurring when foreign particles in the bioliquid, or fluid bubbles, get lodged in the paths blocking a channel, thereby changing the fluidic flow in the device and affecting the parameters to be sensed. Thus, these systems require defect tolerant design in the micro fluidic and knowledge of how these changes will affect the parameters being sensed. To achieve fault tolerance we investigate a Cathedral Chamber design, with pillars supporting the roof at regular intervals. This prevents single blockages from stopping fluid flow through the system in a channel, as there are many paths. We discuss the potential causes and effects of such blockages. Monte Carlo analysis and simulations based on both randomly placed blockages and blockages occurring in low flow areas show that the Cathedral Chamber design significantly increases lifetime of the system, an average of 6 times more particles are required before full blockage occurs compared to an array of parallel channels. Fluid flow modeling shows parallel channels show rapid rise of pressure with the number of blockages while the Cathedral chamber shows much slower rise, which reaches a plateau pressure until it is blocked. The impact of these defects on the sensed parameters, such as capacitive measurement of the fluid or photonic measurements, is discussed.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».