A Nondispersive Thermopile Device With an Innovative Method to Detect Fusarium Spores
Notice bibliographique
Résumé
Early detecting of fusarium spore in the air is highly desired, as it helps to protect crops from the potential of dangerous fungal disease. This paper focuses on developing a method and building a portable, reliable, and affordable device, which can promptly and continuously detect the presence of fusarium spores in the air. Based on the Beer-Lambert law and the distinct infrared absorbance spectrum of substances, a specification logarithm ratio formula for two different wavelengths is developed. This is the main principle of the detection technique and design of the device. In the system, there are two sensitive infrared thermopiles that work on two specific infrared wavelengths, including λ <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">1</sub> = 6.09 ± 0.06 μm and λ <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</sub> = 9.49 ± 0.44 μm. The thermopiles are used to measure the infrared light intensity emitted by an infrared light source (2-22 μm) for thefusarium spore detection analysis. The detection is based on the group distinction coefficient. The Beer-Lambert law also assists in the approximate estimation of the quantity of the spores. For testing the detection ability of the system and the method, besides fusarium spore, other substances, such as sunflower pollen, polyphenol, and starch, were also used in the experiments. The experimental results indicate that the fusarium group-distinction coefficient (1.14 ± 0.15) is distinct from the other investigated substances (pollen: 0.13 ± 0.11, turmeric: 0.79 ± 0.07, and starch 0.94 ± 0.07). The results prove that the system and the proposed method can be used to detect and quantify not only for fusarium but also for other spores, molds, and specific pathogens.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».