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Enregistrement W3092856724 · doi:10.1038/s41467-020-19085-1

Non-dispersive infrared multi-gas sensing via nanoantenna integrated narrowband detectors

2020· article· en· W3092856724 sur OpenAlexfundno aff
Xiaochao Tan, Heng Zhang, Junyu Li, Haowei Wan, Qiushi Guo, Houbin Zhu, Huan Liu, Fei Yi

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGas Sensing Nanomaterials and Sensors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaWuhan National Laboratory for OptoelectronicsHuazhong University of Science and TechnologyNational Natural Science Foundation of ChinaCollege of Family Physicians of Canada
Mots-clésNarrowbandDetectorBand-pass filterInfraredGas detectorMaterials scienceOptoelectronicsOptical filterOpticsAbsorption (acoustics)Infrared detectorPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Non-dispersive infrared (NDIR) spectroscopy analyzes the concentration of target gases based on their characteristic infrared absorption. In conventional NDIR gas sensors, an infrared detector has to pair with a bandpass filter to select the target gas. However, multiplexed NDIR gas sensing requires multiple pairs of bandpass filters and detectors, which makes the sensor bulky and expensive. Here, we propose a multiplexed NDIR gas sensing platform consisting of a narrowband infrared detector array as read-out. By integrating plasmonic metamaterial absorbers with pyroelectric detectors at the pixel level, the detectors exhibit spectrally tunable and narrowband photoresponses, circumventing the need for separate bandpass filter arrays. We demonstrate the sensing of H 2 S, CH 4 , CO 2 , CO, NO, CH 2 O, NO 2 , SO 2 . The detection limits of common gases such as CH 4 , CO 2 , and CO are 63 ppm, 2 ppm, and 11 ppm, respectively. We also demonstrate the deduction of the concentrations of two target gases in a mixture.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,232
Écart entre enseignants0,215 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations300
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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