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Enregistrement W2105037152 · doi:10.1109/icmens.2003.1222030

Design and fabrication of microchannels for magnetohydrodynamic flow

2004· article· en· W2105037152 sur OpenAlexaff
Jian‐Bin Bao, D. Jed Harrison

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrostatic Discharge in Electronics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceMicrochannelPolishingElectroplatingFabricationSurface roughnessAnodic bondingOptoelectronicsElectropolishingWaferElectrodeComposite materialLayer (electronics)NanotechnologyElectrolyteChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper introduces a new microchannel design for magnetohydrodynamic (MHD) flow that maximizes MHD pumping power. An electromagnetic channel (EMC), which has a rectangular cross-section and electrodes that run the full length of the channels, is the key design element. EMC fabrication on Si requires a two-mask process. ICP-RIE was employed to open rectangular grooves, and then an insulation layer and a seed layer for electroplating were sputtered into these grooves. Current densities for electroplating were adjusted to obtain as planar surface as possible. However, a polishing process needed to be developed to achieve the required planarity for subsequent bonding. Profilometry showed that the surface roughness after polishing was less than 200nm. which was adequate for bonding. The conditions for the second ICP-RIE step, which opened a 10/spl mu/m wide channel between the electrodes, were adjusted to protect the electrodes. Finally, HF bonding was employed to bond the wafer to an O211 glass coverplate. Bubble voltage threshold tests indicated 2.2 V could be applied within the device at 960 Hz before electrolysis created gas bubbles. These voltages are high enough to give the required pumping velocities for open tubular liquid chromatography.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations10
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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