Bubble gate for in-plane flow control
Notice bibliographique
Résumé
We introduce a miniature gate valve as a readily implementable strategy for actively controlling the flow of liquids on-chip, within a footprint of less than one square millimetre. Bubble gates provide for simple, consistent and scalable control of liquid flow in microchannel networks, are compatible with different bulk microfabrication processes and substrate materials, and require neither electrodes nor moving parts. A bubble gate consists of two microchannel sections: a liquid-filled channel and a gas channel that intercepts the liquid channel to form a T-junction. The open or closed state of a bubble gate is determined by selecting between two distinct gas pressure levels: the lower level corresponds to the "open" state while the higher level corresponds to the "closed" state. During closure, a gas bubble penetrates from the gas channel into the liquid, flanked by a column of equidistantly spaced micropillars on each side, until the flow of liquid is completely obstructed. We fabricated bubble gates using single-layer soft lithographic and bulk silicon micromachining procedures and evaluated their performance with a combination of theory and experimentation. We assessed the dynamic behaviour during more than 300 open-and-close cycles and report the operating pressure envelope for different bubble gate configurations and for the working fluids: de-ionized water, ethanol and a biological buffer. We obtained excellent agreement between the experimentally determined bubble gate operational envelope and a theoretical prediction based on static wetting behaviour. We report case studies that serve to illustrate the utility of bubble gates for liquid sampling in single and multi-layer microfluidic devices. Scalability of our strategy was demonstrated by simultaneously addressing 128 bubble gates.
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 ».