Elaboration of Robust Integrated Thermal Flow Sensors for Time and Spatial Resolved Aerodynamic Measurements
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports on design, fabrication, and characterization of two novels integrated thermal flow sensors, offering low cost, robust structure, high sensibility, fast response and compatible with integration in various microfluidic devices. The first device concerns a thermal mass flow sensor integrated within a fluidic micro-channel. It is composed of a four wire based metallic platinum thin films, connected in a Wheatstone bridge. The particularity of this flow sensor comes from the thermal isolation structure optimized in order to achieve highest measurement precision (30°C temperature variation from ambient, and for power supply of 20mW ), high dynamic range with maximum flow rate close to 10L/min, fast response time of 200µs in constant current operating mode. In addition to that, this innovative concept is realized completely by front-side surface micro machining technology. The second device provides flow velocity measurements even far from the walls. It consist on a MEMS hot wire sensor based on a low stress annealed metallic multilayers thin films (<100 MPa) as a sensing element for low drift and high temperature measurements (TCR close to 2100ppm/°C until 400°C). The sensing element was supported by a pair of prongs made on PECVD Nano-Cristalline Diamond (NCD) for robustness increase and mass thermal decrease.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».