Formation, growth and applications of femtoliter droplets on a microlens
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».