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Enregistrement W2944113774 · doi:10.1109/jmems.2019.2914110

Rapid and Inexpensive Method for Fabrication and Integration of Electrodes in Microfluidic Devices

2019· article· en· W2944113774 sur OpenAlexafffund
Aliakbar Mohammadzadeh, Alison Fox‐Robichaud, P. Ravi Selvaganapathy

Notice bibliographique

RevueJournal of Microelectromechanical Systems · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrowetting and Microfluidic Technologies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMicrofluidicsFabricationMaterials scienceElectrodePhotolithographyLaminationNanotechnologyOptoelectronicsLayer (electronics)Chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrodes are essential components in a number of microfluidic devices for sensing and actuation. Current methods for electrode fabrication in microfluidic devices are mostly derived from the electronic industry and rely on expensive photolithography and sputtering processes. Here, in this paper, we demonstrate that a combination of xurography and cold lamination can be used to fabricate and integrate electrodes in microfluidic devices. This method is fast, inexpensive, direct and does not require any intermediate layer for pattern transfer. This method utilizes thin metal foils that are commercially available at low-cost and with a large variety of materials in the fabrication of electrode structures. We demonstrate that using xurography, electrode sizes down to 66 μm and pitch sizes as small as 25 μm can be obtained using these foils. After patterning, the electrodes were bonded to plastic films using pressure sensitive adhesives and integrated into microfluidic devices which were also fabricated using xurography approach combined with cold lamination. We demonstrate various applications of these electrodes as electrochemical sensors, as heaters for temperature control and as electrokinetic mixers. This simple method is low-cost and produces electrode structures that are ideally suited for application in microfluidic and lab-on-a-chip devices.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 GPT0,237
Écart entre enseignants0,228 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations24
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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