Experimental and computational study of microfluidic flow‐focusing generation of gelatin methacrylate hydrogel droplets
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This work presents the experimental and computational study of droplet generation for hydrogel prepolymer solution in oil using a flow‐focusing device. Effects of different parameters on hydrogel droplet generation and droplet sizes in a flow‐focusing device were investigated experimentally and computationally. First, three dimensional (3D) computational simulations were conducted to describe the physics of droplet formation in each regime and mechanism of three different regimes: squeezing, dripping, and jetting regime of hydrogel were investigated. Subsequently, the effects of viscosity, inertia force, and surface tension force on droplet generation, and droplet size were studied through these experiments. The experiments were carried out using different concentration of gelatin methacrylate (GelMA) hydrogel (5 wt % and 8 wt %) as the dispersed phase and two different continuous phase liquids (light mineral oil and hexadecane) with various concentrations of surfactant (0 wt %, 3 wt %, and 20 wt %). All experimental data was summarized by capillary number of dispersed phases and the continuous phases to characterize the different regimes of droplet generation and to predict the transition of dripping to a jetting regime for GelMA solution in flow‐focusing devices. It is shown that the transition of dripping to a jetting regime for GelMA happens at lower capillary numbers compared to aqueous solutions. Moreover, by increasing the viscous force of continuous phase or decreasing the interfacial force, the size of GelMA droplets was decreased. By controlling these parameters, the droplet sizes can be controlled between 30 μm and 200 μm, which are very suitable for cell encapsulation. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. J. Appl. Polym. Sci. 2016 , 133 , 43701.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle