Development of passive wireless temperature sensors using metamaterials
Notice bibliographique
Résumé
Wireless passive temperature sensors have been receiving increasing attention due to the ever-growing need of higher energy efficiency and precise monitoring of temperatures in high temperature energy conversion systems such as gas turbines and coal-based power plants. Unfortunately, the harsh environment such as high temperature and corrosive atmosphere present in these systems has significantly limited the reliability and increased the cost of current solutions. Therefore, this paper presents the concept and design of a low cost, passive, and wireless temperature sensor that can withstand high temperature and harsh environment. The temperature sensor was designed following the principle of metamaterials by utilizing Closed Ring Resonators (CRR) in a dielectric matrix. The proposed wireless, passive temperature sensor behaves like an LC circuit, which has a resonance frequency that is temperature dependent. A full wave electromagnetic solver Ansys Ansoft HFSS was used to validate the model and to evaluate the effect of different geometry and combination of SRR structures on the resonance frequency and sensitivity of the proposed sensor. Conventional compression method using a die-punch assembly was used to fabricate the sensors. To simplify the sensor design, commercially available metal washers were used as CRR structures. Barium Titanate (BTO) was used as dielectric materials. Free space testing was done using a pair of horn antenna connected with a network analyzer to analyze the sensor response at room temperature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».