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Enregistrement W2890861546 · doi:10.1109/jstqe.2018.2871609

Femtosecond Laser Microfabricated Microfilters for Particle–Liquid Separation in a Microfluidic Chip

2018· article· en· W2890861546 sur OpenAlexafffund
Daiying Zhang, Liqiu Men, Qiying Chen

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Selected Topics in Quantum Electronics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrohydrodynamics and Fluid Dynamics
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMemorial University of NewfoundlandCanada Research ChairsCanada Foundation for Innovation
Mots-clésMaterials scienceFemtosecondMicrofluidicsMicrofabricationFabricationParticle (ecology)PhotoresistLaserLab-on-a-chipNanotechnologyMicrochannelOptoelectronicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel cross-flow based particle sorter is proposed and demonstrated in this study. The filtration structures consist of two groups of micropillars that are fabricated with photoresist material SU-8 using the femtosecond laser induced two-photon polymerization (TPP) technique. Particles can be separated according to the slit sizes of the micropillars. The distributions of flow velocity and particle trajectories in filters of different lengths are simulated with the COMSOL software. The particle sorting efficiencies are calculated and compared. The microfluidic sorter chip is tested with a fluid consisting of mixed microbeads with diameters of 10 μm and 5 μm. The performance of the sorter developed in this study demonstrates its effectiveness and efficiency in sorting particles in a fluid. Furthermore, the femtosecond laser induced TPP microfabrication technique enables the fabrication of customized microstructures with a high degree of integration and low fabrication cost, promising for various biological, chemical, and environmental applications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,377
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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