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Enregistrement W2145615867 · doi:10.1088/0960-1317/21/1/015009

Development of a combined piezoresistive pressure and temperature sensor using a chemical protective coating for Kraft pulp digester process monitoring

2010· article· en· W2145615867 sur OpenAlexafffund
Abdolreza Mohammadi, Chad P. J. Bennington, Mu Chiao

Notice bibliographique

RevueJournal of Micromechanics and Microengineering · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MEMS and NEMS Technologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésPiezoresistive effectMaterials sciencePressure sensorKraft processComposite materialKraft paperCoatingSiliconPulp (tooth)Optoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have developed an integrated piezoresistive pressure and temperature sensor for multiphase chemical reactors, primarily Kraft pulp digesters (pH 13.5, temperatures up to 175 °C, reaching a local maximum of 180 °C and pressures up to 2 MPa). The absolute piezoresistive pressure sensor consisted of a large square silicon diaphragm (1000 × 1000 µm2) and high resistance piezoresistors (10 000 Ω). A 4500 Ω buried piezoresistive wire was patterned on the silicon chip to form a piezoresistive temperature sensor which was used for pressure sensor compensation and temperature measurement. A 4 µm thick Parylene HT® coating, a chemically resistant epoxy and a silicone conformal coating were deposited to passivate the pressure sensor against the caustic environment in Kraft digesters. The sensors were characterized up to 2 MPa and 180 °C in an environment chamber. A maximum thermal error of ±0.72% full-scale output (FSO), an average sensitivity of 0.116 mV (V kPa)−1 and a power consumption of 0.3 mW were measured in the pressure sensor. The sensors' resistances were measured before and after test in a Kraft pulping cycle and showed no change in their values. SEM pictures and topographical surfaces were also analyzed before and after pulp liquor exposure and showed no observable changes.

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 enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,722

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations13
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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