Separation of nanoparticles by a nano-orifice based DC-dielectrophoresis method in a pressure-driven flow
Notice bibliographique
Résumé
A novel DC-dielectrophoresis (DEP) method employing a pressure-driven flow for the continuous separation of micro/nano-particles is presented in this paper. To generate the DEP force, a small voltage difference is applied to produce a non-uniformity of the electric field across a microchannel via a larger orifice of several hundred microns on one side of the channel wall and a smaller orifice of several hundred nanometers on the opposite channel wall. The particles experience a DEP force when they move with the flow through the vicinity of the small orifice, where the strongest electrical field gradient exists. Experiments were conducted to demonstrate the separation of 1 μm and 3 μm polystyrene particles by size by adjusting the applied electrical potentials. In order to separate smaller nanoparticles, the electrical conductivity of the suspending solution is adjusted so that the polystyrene nanoparticles of a given size experience positive DEP while the polystyrene nanoparticles of another size experience negative DEP. Using this method, the separation of 51 nm and 140 nm nanoparticles and the separation of 140 nm and 500 nm nanoparticles were demonstrated. In comparison with the microfluidic DC-DEP methods reported in the literature which utilize hurdles or obstacles to induce the non-uniformity of an electric field, a pair of asymmetrical orifices on the channel side walls is used in this method to generate a strong electrical field gradient and has advantages such as capability of separating nanoparticles, and locally applied lower electrical voltages to minimize the Joule heating effect.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».