Self-generated exclusion zone in a dead-end pore microfluidic channel
Notice bibliographique
Résumé
Particles can be manipulated by gradients of concentration (diffusiophoresis) and electric potential (electrophoresis) to transport them to desired locations. To establish these gradients, external stimuli are usually required. In this work, we manipulate particles through a self-generated concentration gradient within a PDMS-based microfluidic platform, without directly applying an external field. The interfacial chemistry of the PDMS results in a local increase of hydronium ions, leading to a concentration and electrical potential gradient in the system, which in turn generate a temporary exclusion zone at the pore entrance, extending up to half of the main channel, or 150 μm. With time, this exclusion zone diminishes as equilibrium in the ion concentration is reached. We study the dynamics of the exclusion zone thickness and find that the Sherwood number determines the size and stability of the exclusion zone. Our work shows, that even without introducing external ionic gradients, particle diffusiophoresis is significant in lab-on-a-chip systems. The interfacial chemistry of the microfluidic platform can have a significant influence on particle movement and this should be considered when designing experiments on diffusiophoresis. The observed phenomenon can be employed to design lab-on-a-chip-based sorting of colloidal particles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».