Elemental analysis using micro Laser-induced Breakdown Spectroscopy (μLIBS) in a microfluidic platform
Notice bibliographique
Résumé
We present here a non-labeled, elemental analysis detection technique that is suitable for microfluidic chips, and demonstrate its applicability with the sensitive detection of sodium (Na). Spectroscopy performed on small volumes of liquids can be used to provide a true representation of the composition of the isolated fluid. Performing this using low power instrumentation integrated with a microfluidic platform makes it potentially feasible to develop a portable system. For this we present a simple approach to isolating minute amounts of fluid from bulk fluid within a microfluidic chip. The chip itself contains a patterned thin film resistive element that super-heats the sample in tens of microseconds, creating a micro-bubble that extrudes a micro-droplet from the microchip. For simplicity a non-valved microchip is used here as it is highly compatible to a continuous flow-based fluidic system suitable for continuous sampling of the fluid composition. We believe such a nonlabeled detection technique within a microfluidic system has wide applicability in elemental analysis. This is the first demonstration of laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) as a detection technology in conjunction with microfluidics, and represents first steps towards realizing a portable lower power LIBS-based detection system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».