Model‐based analysis of a dielectrophoretic microfluidic device for field‐flow fractionation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We present the development of a dynamic model for predicting the trajectory of microparticles in microfluidic devices, employing dielectrophoresis, for Hyperlayer field-flow fractionation. The electrode configuration is such that multiple finite-sized electrodes are located on the top and bottom walls of the microchannel; the electrodes on the walls are aligned with each other. The electric potential inside the microchannel is described using the Laplace equation while the microparticles' trajectory is described using equations based on Newton's second law. All equations are solved using finite difference method. The equations of motion account for forces including inertia, buoyancy, drag, gravity, virtual mass, and dielectrophoresis. The model is used for parametric study; the geometric parameters analyzed include microparticle radius, microchannel depth, and electrode/spacing lengths while volumetric flow rate and actuation voltage are the two operating parameters considered in the study. The trajectory of microparticles is composed of transient and steady state phases; the trajectory is influenced by all parameters. Microparticle radius and volumetric flow rate, above the threshold, do not influence the steady state levitation height; microparticle levitation is not possible below the threshold of the volumetric flow rate. Microchannel depth, electrode/spacing lengths, and actuation voltage influence the steady-state levitation height.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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