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Enregistrement W2105986783 · doi:10.1039/c1lc20229d

Micro-valve using induced-charge electrokinetic motion of Janus particle

2011· article· en· W2105986783 sur OpenAlexafffund
Yasaman Daghighi, Dongqing Li

Notice bibliographique

RevueLab on a Chip · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésJanusElectrokinetic phenomenaJanus particlesParticle (ecology)MicrofluidicsMagnetosphere particle motionMicrochannelMechanicsNanotechnologyElectric fieldMaterials scienceVortexTracking (education)Mechanical engineeringEngineeringPhysicsMagnetic field

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new micro-valve using the electrokinetic motion of a Janus particle is introduced in this paper. A Janus particle with a conducting hemisphere and a non-conducting hemisphere is placed in a junction of several microchannels. Under an applied electric field, the induced-charge electrokinetic flow around the conducting side of the Janus particle forms vortices. The vortices push the particle moving forwards to block the entrance of a microchannel. By switching the direction of the applied electric field, the motion of the Janus particle can be changed to block different microchannels. This paper develops a theoretical model and conducts numerical simulations of the three-dimensional transient motion of the Janus particle. The results show that this Janus particle-based micro-valve is feasible for switching and controlling the flow rate in a microfluidic chip. This method is simple in comparison with other types of micro-valve methods. It is easy for fabrication, for operation control, and has a fast response time. To better understand the micro-valve functions, comparisons with a non-conducting particle and a fully conducting particle were made. Results proved that only a Janus particle can fulfill the requirements of such a micro-valve.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,449

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,191 · 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 tête enseignante, 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

Citations55
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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