Investigation of a New Conditioning Method for Improved Performance of Non-Nernstian Sensors
Notice bibliographique
Résumé
The article reports on a new conditioning technique referred to as the pulsed discharge technique to improve the performance of non-Nernstian potentiometric sensors. In this method, the sensor is energized through a series of positive and negative pulses between the electrodes with discharge phases in between. The sensor response is extracted from the discharge characteristics, which depend on the type of gas and its concentration. The data is presented as a combination of variables derived form the discharge characteristics. In this study, a 'La0.8Sr0.2CrO3/YSZ/Pt' sensor configuration was used to investigate this technique. The sensor baseline drift, response, and recovery time was found to improve when the device was subjected to PDT. Further, a 27-fold increase in sensor response was observed per 1000 ppm of NO compared to the device tested in the absence of PDT. The PDT technique is thought to change the interfacial defect concentration by voltage pulses in the solid electrolyte. Subsequent measurement of the relaxation rate after perturbation in the presence of the target gas gives rise to unique discharge characteristics. It is emphasized that this study has to be seen as an initial approach that demonstrates the potential of the novel conditioning principle for improving the non-Nernstian sensor performance.
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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 | 0,000 | 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 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 ».