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Enregistrement W2992478383 · doi:10.1021/acsomega.9b01918

Fabrication of Rugged and Reliable Fluidic Chips for Autonomous Environmental Analyzers Using Combined Thermal and Pressure Bonding of Polymethyl Methacrylate Layers

2019· article· en· W2992478383 sur OpenAlexaff
Andrew Donohoe, Gareth Lacour, D. Jed Harrison, Dermot Diamond, Margaret McCaul

Notice bibliographique

RevueACS Omega · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAnalytical Chemistry and Sensors
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesScience Foundation IrelandEnterprise Ireland
Mots-clésFluidicsMaterials scienceFabricationOpacityOptoelectronicsLayer (electronics)ChipPressure sensorNanotechnologyOpticsMechanical engineeringComputer scienceElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fabrication of highly reliable and rugged fluidic chips designed for use in autonomous analyses for nutrient monitoring is described. The chips are based on a two-layer configuration with the fluidic channels produced in one layer using precision micromilling. The second capping layer contains through holes for sample/standard and reagent addition and waste removal post-analysis. Two optically clear polymethyl methacrylate (PMMA) windows are integrated into the opaque PMMA chip, orthogonal to a 22.5 mm-long section of the channel downstream from a serpentine reagent and sample/standard mixing region. An LED source is coupled into the channel through one of the windows, and the light intensity is monitored with a photodiode located at the distal end of the channel outside the second optically clear window. Efficient coupling of the source through the channel to the detector is achieved using custom-designed alignment units produced using 3D printing. In contrast to fluidic chips produced using solvent adhesion, the thermal-/pressure-bonded simplified method presented removes the need for surface treatment. Optimization of the thermal/pressure conditions leads to very strong adhesion between the PMMA layers, requiring forces in the region of 2000 N to separate them, which is necessary for the use in long-term deployments. Profilometry imaging shows minimal evidence of channel distortion after bonding. Finally, we show the potential of these techniques for environmental applications. The fluidic chips were integrated into prototype nutrient analyzers that display no evidence of leakage in extensive lab tests involving 2500 phosphate measurements using the yellow (vanadomolybdophosphoric acid) method. Similarly, excellent analytical performance (LOD is 0.09 μM) is reported for a 28-day field trial comprising 188 in situ autonomous phosphate measurements (564 measurements) in total including calibration.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,210 · 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.

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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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