A Low-Cost Multi-Parameter Water Quality Monitoring System
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Multi-parameter water quality monitoring is crucial in resource-limited areas to provide persistent water safety. Conventional water monitoring techniques are time-consuming, require skilled personnel, are not user-friendly and are incompatible with operating on-site. Here, we develop a multi-parameter water quality monitoring system (MWQMS) that includes an array of low-cost, easy-to-use, high-sensitivity electrochemical sensors, as well as custom-designed sensor readout circuitry and smartphone application with wireless connectivity. The system overcomes the need of costly laboratory-based testing methods and the requirement of skilled workers. The proposed MWQMS system can simultaneously monitor pH, free chlorine, and temperature with sensitivities of 57.5 mV/pH, 186 nA/ppm and 16.9 mV/°C, respectively, as well as sensing of BPA with <10 nM limit of detection. The system also provides seamless interconnection between transduction of the sensors' signal, signal processing, wireless data transfer and smartphone app-based operation. This interconnection was accomplished by fabricating nanomaterial and carbon nanotube-based sensors on a common substrate, integrating these sensors to a readout circuit and transmitting the sensor data to an Android application. The MWQMS system provides a general platform technology where an array of other water monitoring sensors can also be easily integrated and programmed. Such a system can offer tremendous opportunity for a broad range of environmental monitoring applications.
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.
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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 découle