Noncontact and Nonintrusive Microwave-Microfluidic Flow Sensor for Energy and Biomedical Engineering
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A novel flow sensor is presented to measure the flow rate within microchannels in a real-time, noncontact and nonintrusive manner. The microfluidic device is made of a fluidic microchannel sealed with a thin polymer layer interfacing the fluidics and microwave electronics. Deformation of the thin circular membrane alters the permittivity and conductivity over the sensitive zone of the microwave resonator device and enables high-resolution detection of flow rate in microfluidic channels using non-contact microwave as a standalone system. The flow sensor has the linear response in the range of 0–150 µl/min for the optimal sensor performance. The highest sensitivity is detected to be 0.5 µl/min for the membrane with the diameter of 3 mm and the thickness of 100 µm. The sensor is reproducible with the error of 0.1% for the flow rate of 10 µl/min. Furthermore, the sensor functioned very stable for 20 hrs performance within the cell culture incubator in 37 °C and 5% CO 2 environment for detecting the flow rate of the culture medium. This sensor does not need any contact with the liquid and is highly compatible with several applications in energy and biomedical engineering, and particularly for microfluidic-based lab-on-chips, micro-bioreactors and organ-on-chips platforms.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».