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Enregistrement W3000210463 · doi:10.1109/sensors43011.2019.8956503

A New Advanced Analytical Model for Bi-Layer Circular CMUT-Based Gas Sensors

2019· article· en· W3000210463 sur OpenAlexaff
Haleh Nazemi, Arezoo Emadi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Resonator Technologies
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapacitive micromachined ultrasonic transducersMultiphysicsCapacitive sensingUltrasonic sensorSensitivity (control systems)Materials scienceAcousticsTransducerFinite element methodBandwidth (computing)PiezoelectricityElectronic engineeringOptoelectronicsComputer scienceEngineeringElectrical engineeringPhysicsTelecommunicationsStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Capacitive Micromachined Ultrasonic Transducers (CMUTs) have been introduced as an alternative candidate to piezoelectric transducers for ultrasonic imaging applications due to their better acoustic matching and higher bandwidth. In this paper and in an unconventional approach, a CMUT configuration is used as a highly-sensitive gas sensor that operates based on the measured frequency shifts in response to the mass of absorbed target analytes. In this work, a new complex bi-layer CMUT gas sensor model is developed that comprises the effect of sensing material properties as well as the sensor structural materials and geometrical design parameters to optimize and enhance the sensor sensitivity based on the application. The proposed analytical model is further utilized to design a high-sensitivity CMUT sensor for low concentration detection of gas molecules. The analytical model analysis and finite element method simulations are also conducted and compared. The results show a high achieved sensitivity of 364 Hz/zg for this sensor. In addition, the results indicate less than 2% variation between the developed analytical bi-layer model and the FEA multiphysics simulations <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">1</sup> .

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,714
Score d'incertitude au seuil0,682

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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