Electrokinetic Concentration Gradient Generation Using a Converging-Diverging Microchannel
Notice bibliographique
Résumé
Creation of concentration gradients is important in the study of biological and chemical processes that are sensitive to concentration variations. This paper presents a simple method to generate a linear concentration gradient in electroosmotic flow in microchannels with converging and diverging geometries. The method is based on the enhanced diffusive mixing inside the microchannel. By varying the converging-diverging geometries, the degree of diffusive mixing can be controlled. Different concentration gradients can be obtained by varying the applied potential and the geometry. Concentration profiles with minimal axial variations can be achieved with a deviation of 7% and 3% over a channel length of 3mm and 1mm, respectively, for a 400μm wide microchannel. Although the underlying physics and mechanisms for creating concentration profiles in a converging-diverging microchannel are the same as a T-shaped micromixer, the converging-diverging microchannel can produce desired concentration profiles in a much shorter distance (shorter by a factor of 2∼3.5 compared to a T-shape mixer). A serially connected concentration gradient generator is also realized with the ability to generate two concentration gradient ranges in the same microchannel. Numerical simulations and experiments were carried out to investigate the factors contributed to the generation of the concentration gradients.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».