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Enregistrement W2317001195 · doi:10.1115/fedsm-icnmm2010-31212

Effects of Electrode Switching Sequence on EWOD Droplet Manipulation: A Simulation Study

2010· article· en· W2317001195 sur OpenAlexaff
Hamid SadAbadi, Muthukumaran Packirisamy, Ali Dolatabadi, Rolf Wüthrich

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrowetting and Microfluidic Technologies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrowettingElectrodeDigital microfluidicsMicrofluidicsMaterials scienceDielectricSwitching timeMechanicsOptoelectronicsNanotechnologyChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrowetting-on-dielectric (EWOD) is a new method for handling droplets on the microfluidic chips. By applying electrical potential, the interfacial energy of liquid-solid interface changes, results altering of droplet contact lines. To increase the flow rate of such a digital microfluidic system one way is to raise the droplet velocity. One important factor for enhancing droplet velocity in EWOD systems is the proper switching the electrodes or “switching sequence”. To examine the effect of switching in EWOD, the EDEW 1.0 simulation tool is used in this paper. By simulating the motion of a 1μL water droplet in a 1D electrode array, the resultant surface energy curves during the motion of droplet in different electrode switching sequences are obtained. The results show proper electrode switching has a remarkable effect on increasing of droplet velocity. To enhance the droplet velocity, the electrode, which is placed next to the droplet at forward direction, should be powered after droplet passed over it. In addition, it would be more efficient to first turn on the next electrode, and then turn off the previous one.

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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,408

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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