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Enregistrement W2592914574 · doi:10.1117/12.2253815

Optimized AC electrothermal micromixing design for biofluid systems

2017· article· en· W2592914574 sur OpenAlexaff
Alinaghi Salari, Maryam Navi, Colin Dalton

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Bio-sensing Technologies
Établissements canadiensUniversity of CalgaryToronto Metropolitan UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicromixingMicropumpMicrochannelMicroelectrodeMultiphysicsElectrodeMaterials scienceMicromixerMixing (physics)Fluid dynamicsChronoamperometryMicrofluidicsOptoelectronicsMechanicsNanotechnologyPhysicsThermodynamicsFinite element methodElectrochemistryCyclic voltammetry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrokinetic fluid delivery techniques have many applications in biofluid transport systems. Among those, the electrothermal fluid transport technique is a highly effective method for fluids with high conductivities, in the order of 0.02- 1 S/m. The ACET phenomenon has been mainly reported in the literature for micropumping and micromixing applications using coplanar asymmetric electrode arrays at the bottom of a microchannel. Recently, a novel ACET micropump based on a multi-electrode array system was reported. In this micropump, multiple asymmetric electrode arrays located on different sidewalls of the microchannel were utilized. Following this work, we implemented the same concept for a micromixing mechanism. For the sake of simplicity, only two coplanar microelectrode pairs, on the top and bottom of a 2D micro chamber, were considered. By applying different species concentration at one corner of the chamber, mixing of the fluid can be characterized throughout the chamber area. Simulations were performed using COMSOL Multiphysics. The results showed that using opposed asymmetric microelectrode pairs can provide a 74% decrease in the mixing time compared to identical pairs. Also, a chamber which has two electrode pairs, can have a 67% decrease in mixing time compared to one which has only one pair.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,484
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,208 · 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.

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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