New generation of spinning systems for robust active mixing on microfluidic CDs: oil/water emulsion as an evaluation test
Notice bibliographique
Résumé
Microfluidic CDs (or Lab-on-Disc) continue to emerge in various applications of real life sciences, including biomedical and pharmaceutical fields. However, microfluidic CDs with advanced and efficient unit operation tools, such as pumping, valving, and mixing, need to be implemented to achieve the required applications in these fields. In this work, a novel generation of a spinning system to perform robust active mixing is developed for microfluidic CDs. The developed system is equipped with a dual-motor and dual-CD configuration to perform magnetically driven active mixing. The results show that the developed spinning system can provide a wide range of mixing frequencies independent of the spinning speed of the microfluidic CD. To evaluate the performance of this system under extreme conditions, an emulsion process of oil and water was conducted. Although the oil produced high drag force on the mixing magnet, the emulsion process successfully reached a steady state of mixing within a few seconds (approximately 3.5 s), and the mixture became homogeneous at 75 seconds. To demonstrate one of the potential applications of the proposed developed spinning setup, microparticles were successfully extracted from water to oil using water/oil emulsion on the microfluidic CD. In conclusion, mixing can be performed without influencing the integrated microfluidic components such as valves or pumps. This improvement can widen the range of applicability of microfluidic CDs in multi-step and complex processes where mixing is essential.
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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) | 0,000 | 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 ».