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Enregistrement W2066767917 · doi:10.1063/1.3167279

Induced charge electro osmotic mixer: Obstacle shape optimization

2009· article· en· W2066767917 sur OpenAlexaff
Mranal Jain, Anthony Yeung, K. Nandakumar

Notice bibliographique

RevueBiomicrofluidics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObstacleMixing (physics)MechanicsMicromixingShape optimizationReynolds numberMicrochannelFlow (mathematics)Computer scienceGeometryPhysicsMaterials scienceClassical mechanicsMicrofluidicsMathematicsNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Efficient mixing is difficult to achieve in miniaturized devices due to the nature of low Reynolds number flow. Mixing can be intentionally induced, however, if conducting or nonconducting obstacles are embedded within the microchannel. In the case of conducting obstacles, vortices can be generated in the vicinity of the obstacle due to induced charge electro-osmosis (ICEO) which enhances mixing of different streams: the obstacle shape affects the induced zeta potential on the conducting surface, which in turn influences the flow profile near the obstacle. This study deals with optimization of the geometric shape of a conducting obstacle for the purpose of micromixing. The obstacle boundary is parametrically represented by nonuniform rational B-spline curves. The optimal obstacle shape, which maximizes the mixing for given operating conditions, is found using genetic algorithms. Various case studies at different operating conditions demonstrated that the near right triangle shape provides optimal mixing in the ICEO flow dominant regime, whereas rectangular shape is the optimal shape in diffusion dominant regime. The tradeoff between mixing and transport is examined for symmetric and nonsymmetric obstacle shapes.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 GPT0,204
Écart entre enseignants0,195 · 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'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

Citations44
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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