Use of flame activation of surfaces to bond PDMS to variety of substrates for fabrication of multimaterial microchannels
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Silicones are widely used in industry as sealants, insulation, gaskets, coatings, seals and molds. One variety of silicone, poly dimethyl siloxane (PDMS), has been widely used for rapid prototyping of microfluidic and nanofluidic devices. The bonding of PDMS to other substrates is required to create a sealed microfluidic network. This can be achieved either by using dry bonding (e.g. oxygen plasma treatment) or wet bonding (e.g. microcontact printing) processes. Flame treatment has been used for surface activation of other polymeric materials (e.g. Poloylefin) and wood. This can increase the wettability and improve the adhesion of the coating (e.g. paints, inks and adhesives) with these substrates. In this paper, we present a universal method to bond silicones to other substrates by using flame treatment. We find that the flame treatment could allow one to simply bond PDMS to a variety of substrates including glass, silicon, epoxy (SU8), silicones, polyethylene and even metals such as aluminum. We fully characterize this bonding and find that it is due to the changes in surface property as well as topography on the surface.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».