Oscillating dispersed-phase co-flow microfluidic droplet generation: Multi-droplet size effect
Notice bibliographique
Résumé
Controllable generation of microdroplets at desired sizes and throughputs is important in many applications. Many biological assays require size-optimized droplets for effective encapsulation of analytes and reagents. To perform size optimization, different-size droplets must be generated from identical sources of samples to prevent potential cross-sample variations or other sources of error. In this paper, we introduce a novel alteration of the co-flow droplet generation technique to achieve multi-size generation of monodispersed droplets. Using a custom-made mechanism, we oscillate the disperse-phase (d-phase) flow nozzle perpendicular to the continuous phase (c-phase) flow in a co-flow channel. Oscillation of the d-phase nozzle introduces an additional lateral drag force to the growing droplets while exposing them to various levels of axial drag owing to the parabolic velocity distribution of the c-phase flow. Superimposing both effects results in simultaneous and repeatable generation of monodispersed droplets with different sizes. The effect of nozzle oscillation frequency (f = 0–15 Hz) on droplet generation at different d-phase (Qd = 0.05, 0.10, and 0.50 ml/min) and c-phase (Qc = 2, 5, and 10 ml/min) flow rates was studied. A wide range of monodispersed droplets (4nl–4 μl) were generated using this method. Droplet sizes were directly proportional to the We number and inversely proportional to the Ca number and oscillation frequency. Our technique is promising for applications such as aqueous two-phase systems, where due to inherently low interfacial tension, the d-phase flow forms a long stable jet which can be broken into droplets using the additional oscillatory drag in our device.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».