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Enregistrement W2783054472 · doi:10.1039/c7cp06861a

Formation, growth and applications of femtoliter droplets on a microlens

2018· article· en· W2783054472 sur OpenAlexaff
Lei Lei, Li Jia, Haitao Yu, Lei Bao, Shuhua Peng, Xuehua Zhang

Notice bibliographique

RevuePhysical Chemistry Chemical Physics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Microfluidic and Catalytic Techniques Innovation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilChina Scholarship Council
Mots-clésMicrolensNanotechnologyMaterials scienceVolume (thermodynamics)OpticsChemistryPhysicsLens (geology)Thermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Formation and growth of femtoliter droplets on surface microstructures are important in many fundamental and practical interfacial processes, such as water collection, vapour condensation in cooling devices, drop self-removal on anti-icing surfaces and fabrication of droplet-templated functional microstructures. In this work, we experimentally and theoretically investigate the growth of femtoliter oil-like liquid on the microlens surrounded by a hydrophilic planar area. The droplets were produced by solvent exchange, a process where the droplets nucleate and grow from an oversaturation created by displacing a good solvent by a poor solvent of the droplet liquid. Our results showed that the droplet fully coats the lens surface and the contact angle of the droplet relative to the flat surface is finely tuned over a large range by the droplet volume. The growth of the droplet on a microlens is largely described by the constant contact radius model. To demonstrate the new opportunities provided by the controlled formation of the droplet situated on a microlens, we will show a simple and effective approach for production of arrays of composite microlenses consisting of two types of polymers with different refractive indices. A high curvature of the composite microlens results in desirable diffraction patterns with potential application for enhanced light harvesting. Moreover, we demonstrate that extraction of traces of a hydrophobic solute from the flow is much faster as the droplet is lifted up from the channel wall by the microlens, promising a time effective in situ detection process in narrow channels.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,216 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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