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Enregistrement W2100674636 · doi:10.1186/1556-276x-8-394

Effect of mold treatment by solvent on PDMS molding into nanoholes

2013· article· en· W2100674636 sur OpenAlexafffund
Celal Con, Bo Cui

Notice bibliographique

RevueNanoscale Research Letters · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofabrication and Lithography Techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of WaterlooUniversity of Michigan
Mots-clésPolydimethylsiloxaneMaterials scienceMoldWettingComposite materialPDMS stampFabricationSurface energyViscositySurface tensionMolding (decorative)Nanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polydimethylsiloxane (PDMS) is the most popular and versatile material for soft lithography due to its flexibility and easy fabrication by molding process. However, for nanoscale patterns, it is challenging to fill uncured PDMS into the holes or trenches on the master mold that is coated with a silane anti-adhesion layer needed for clean demolding. PDMS filling was previously found to be facilitated by diluting it with toluene or hexane, which was attributed to the great reduction of viscosity for diluted PDMS. Here, we suggest that the reason behind the improved filling for diluted PDMS is that the diluent solvent increases in situ the surface energy of the silane-treated mold and thus the wetting of PDMS to the mold surface. We treated the master mold surface (that was already coated with a silane anti-adhesion monolayer) with toluene or hexane, and found that the filling by undiluted PMDS into the nanoscale holes on the master mold was improved despite the high viscosity of the undiluted PDMS. A simple estimation based on capillary filing into a channel also gives a filling time on the millisecond scale, which implies that the viscosity of PMDS should not be the limiting factor. We achieved a hole filling down to sub-200-nm diameter that is smaller than those of the previous studies using regular Sylgard PDMS (not hard PDMS, Dow Corning Corporation, Midland, MI, USA). However, we are not able to explain using a simple argument based on wetting property why smaller, e.g., sub-100-nm holes, cannot be filled, for which we suggested a few possible factors for its explanation.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations38
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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