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Enregistrement W4381619503 · doi:10.11159/ffhmt23.178

Comparison of the Compliance and Deformation Properties of PDMS and NOA Microfluidic Chips

2023· article· en· W4381619503 sur OpenAlexaffvenue
Tatiana Turcitu, Curtis Armstrong, Niko Lee-Yow, Andy VinhLe, Marianne Fenech

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ... International Conference on Fluid Flow, Heat and Mass Transfer · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrofluidicsDeformation (meteorology)Materials scienceCompliance (psychology)Mechanical engineeringNanotechnologyComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microfluidic devices are often made from polydimethylsiloxane (PDMS) due to its low cost, transparency, and simplicity. However, high-pressure flow through PDMS microfluidic channels leads to an increase in channel size due to the compliance of the material. As a result, longer response times are required to reach steady flow rates, which increases the overall time required to complete experiments when using a syringe pump. Due to its excellent optical properties and increased rigidity, Norland Optical Adhesive (NOA) has been proposed as a promising material candidate for microfluidic fabrication. This study compares the compliance and deformation properties of PDMS and NOA microfluidic chips, including their Young's modulus, roughness, compliance, and chip deformation. The Young modulus for the PDMS and NOA was found using the Instron machine under tensile strength. The surface roughness for both materials was found using the Dektak XT profilometer. The compliance of the microfluidics chips is compared through the measurement of the characteristic time required for channels to achieve an output flow rate equivalent to that of the input flow rate using a syringe pump and the Fluigent S flow meter. The characteristic time of the system is extracted by fitting the data to a model derived originally from the Windkessel model. The chip deformation is found by measuring the channels width under the microscope for the PDMS and NOA chips.

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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,267

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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