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Enregistrement W3109161466 · doi:10.1063/5.0026878

Sessile drop response to a single wave electrokinetic excitation

2020· article· en· W3109161466 sur OpenAlexafffund
Juan S. Marin Quintero, Prashant R. Waghmare

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrowetting and Microfluidic Technologies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDrop (telecommunication)PhysicsMechanicsElectrokinetic phenomenaElectrowettingMicrofluidicsPerturbation (astronomy)Sessile drop techniqueAmplitudeElectrohydrodynamicsOpticsMaterials scienceNanotechnologyThermodynamicsVoltageElectrical engineeringElectric fieldContact angle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The response time for maximum drop deformation and its comparison with different time scales is established and verified with experiments. The applied fluctuation is achieved by applying a single wave perturbation of electrowetting with desired amplitude and frequency. To pinpoint the importance of the initial actuation conditions, the variance in the maximum drop deformation for a single wave perturbation is studied. The focus of this study was to analyze the maximum deformation of a drop for a wide range of actuation mechanism with a varied drop or surrounding medium viscosities. The drop response to this cyclic actuation is compared with the equivalent mass–spring–dampener system, and limitations of this approach are identified. Interestingly, the qualitative results were similar between the air and liquid medium cases, but the attainment of equilibrium configuration was dissimilar. As anticipated, the higher actuation magnitude and frequency deformed the drop significantly and thus altered the drop configuration. Higher viscosity of drops and the surrounding medium delayed the time to achieve the maximum deformation. Accurately predicting the time required for a drop to attain the maximum deformation is paramount for optimizing processes and based on microfluidics technology.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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