3D Suspended Polymeric Microfluidics (SPMF3) with Flow Orthogonal to Bending (FOB) for Fluid Analysis through Kinematic Viscosity
Notice bibliographique
Résumé
Measuring of fluid properties such as dynamic viscosity and density has tremendous potential for various applications from physical to biological to chemical sensing. However, it is almost impossible to affect only one of these properties, as dynamic viscosity and density are coupled. Hence, this paper proposes kinematic viscosity as a comprehensive parameter which can be used to study the effect of fluid properties applicable to various fluids from Newtonian fluids, such as water, to non-Newtonian fluids, such as blood. This paper also proposes an ideal microplatform, namely polymeric suspended microfluidics (SPMF3), with flow plane orthogonal to the bending plane of the structure, along with tested results of various fluids covering a wide range of engineering applications. Kinematic viscosity, also called momentum diffusivity, considers changes in both fluid intermolecular forces and molecular inertia that define dynamic viscosity and fluid density, respectively. In this study a 3D suspended polymeric microfluidic system (SPMF3) was employed to detect changes in fluid parameters such as dynamic viscosity and density during fluid processes. Using this innovative design along with theoretical and experimental results, it is shown that, in fluids, the variations of fluid density and dynamic viscosity are not easily comprehensible due to their interconnectivity. Since any change in a fluid will affect both density and dynamic viscosity, measuring both of them is necessary to identify the fluid or process status. Finally, changes in fluid properties were analyzed using simulation and experiments. The experimental results with salt-DI water solution and milk with different fat concentrations as a colloidal fluid show that kinematic viscosity is a comprehensive parameter that can identify the fluids in a unique way using the proposed microplatform.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».