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Enregistrement W4321375438 · doi:10.3390/polym15041006

A Preliminary Experimental Study of Polydimethylsiloxane (PDMS)-To-PDMS Bonding Using Oxygen Plasma Treatment Incorporating Isopropyl Alcohol

2023· article· en· W4321375438 sur OpenAlexafffund
Anthony Tony, Ildikó Badea, Chun Yang, Yuyi Liu, Kemin Wang, Shih‐Mo Yang, Wenjun Zhang

Notice bibliographique

RevuePolymers · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of SaskatchewanCanadian Light Source
Mots-clésPolydimethylsiloxaneMaterials scienceIsopropyl alcoholMicrofabricationPDMS stampMicrofluidicsSoft lithographyComposite materialAdhesiveBonding strengthLayer (electronics)NanotechnologyChemical engineeringFabrication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polydimethylsiloxane (PDMS) is a widely used material for soft lithography and microfabrication. PDMS exhibits some promising properties suitable for building microfluidic devices; however, bonding PDMS to PDMS and PDMS to other materials for multilayer structures in microfluidic devices is still challenging due to the hydrophobic nature of the surface of PDMS. This paper presents a simple yet effective method to increase the bonding strength for PDMS-to-PDMS using isopropyl alcohol (IPA). The experiment was carried out to evaluate the bonding strength for both the natural-cured and the heat-cured PDMS layer. The results show the effectiveness of our approach in terms of the improved irreversible bonding strength, up to 3.060 MPa, for the natural-cured PDMS and 1.373 MPa for the heat-cured PDMS, while the best bonding strength with the existing method in literature is 1.9 MPa. The work is preliminary because the underlying mechanism is only speculative and open for future research.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations26
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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