Monodisperse, Submicrometer Droplets via Condensation of Microfluidic‐Generated Gas Bubbles
Notice bibliographique
Résumé
Microfluidics (MFs) can produce monodisperse droplets with precise size control. However, the synthesis of monodisperse droplets much smaller than the minimum feature size of the microfluidic device (MFD) remains challenging, thus limiting the production of submicrometer droplets. To overcome the minimum micrometer-scale droplet sizes that can be generated using typical MFDs, the droplet material is heated above its boiling point (bp), and then MFs is used to produce monodisperse micrometer-scale bubbles (MBs) that are easily formed in the size regime where standard MFDs have excellent size control. After MBs are formed, they are cooled, condensing into dramatically smaller droplets that are beyond the size limit achievable using the original MFD, with a size decrease corresponding to the density difference between the gas and liquid phases of the droplet material. Herein, it is shown experimentally that monodisperse, submicrometer droplets of predictable sizes can be condensed from a monodisperse population of MBs as generated by MFs. Using perfluoropentane (PFP) as a representative solvent due to its low bp (29.2 °C), it is demonstrated that monodisperse PFP MBs can be produced at MFD temperatures >3.6 °C above the bp of PFP over a wide range of sizes (i.e., diameters from 2 to 200 μm). Independent of initial size, the generated MBs shrink rapidly in size from about 3 to 0 °C above the bp of PFP, corresponding to a phase change from gas to liquid, after which they shrink more slowly to form fully condensed droplets with diameters 5.0 ± 0.1 times smaller than the initial size of the MBs, even in the submicrometer size regime. This new method is versatile and flexible, and may be applied to any type of low-bp solvent for the manufacture of different submicrometer droplets for which precisely controlled dimensions are required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».