Graphene material characterisation for optofluidic applications
Notice bibliographique
Résumé
Traditional photolithography methods of fabrication of micro-opto-electro-mechanical systems (MOEMS) can be substituted with graphene to minimize cost and enhance optofluidic system integration. The use of optical disc drives allows graphite oxide to undergo (near infrared) light exposure, with a specified pattern, and transformation to graphene, also with this specified pattern. This work describes the fabrication methods, electrical conduction and hydrophobicity characteristics for graphene microsystems. The fabrication characterisation involves a comparison of graphene fabrication of microsystems with photolithography fabrication. Graphene fabrication was observed to be comparable to the photolithography fabrication, with a comparable minimum feature size. The electrical characterisation involves resistivity measurements of graphene which decrease from <i>n</i> = 1 (where <i>n</i> represents the dose of light exposure in the disc drive), and saturates at <i>n</i> = 12, representing the final transformation to graphene from graphite oxide. The microfluidic characterisation of the graphene surface involves contact angle measurements and favourable wetting properties are shown. By increasing the fabrication dose, the contact angle rises from 50 degrees until saturation at 116 degrees, allowing for contact angle tunability over this range. Overall, fabrication of MOEMS is found to be successfully achievable using graphene fabrication.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».