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Enregistrement W3199583189 · doi:10.32393/csme.2021.208

Metamaterial-Inspired Rf Chipless Tag For Real-Time Non-Invasive Monitoring In Microfluidic Device

2021· article· en· W3199583189 sur OpenAlex
Zahra Abbasi, Weijia Cui, Carolyn L. Ren

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProgress in Canadian Mechanical Engineering. Volume 4 · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChipless RFIDMetamaterialMicrofluidicsRadio frequencyComputer scienceMaterials scienceOptoelectronicsTelecommunicationsNanotechnologyResonator

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This abstract presents a microwave-microfluidic sensing platform for monitoring the complex permittivity of an individual droplet. Microfluidics has recently been developed as a powerful platform for biochemical reactions due to several advantages such as low reagent usage, precise control of reaction variables, and fast reaction rate. However, sensing and verification in microfluidic devices mostly rely on expensive and bulky optical equipment and high-speed cameras. Microwave resonator-based structures have been used for sensing applications. Among all the structures, planar microwave sensors are preferred candidates compared to the other complicated and bulky microwave structures because of their inexpensive and easy fabrication process, lab-on-a-chip compatibility, and label-free detection. The principle of operation in microwave sensors is based on the interaction between the fringing electromagnetic (EM) field distribution created by the structure and the sample under the test. This empowers microwave sensing to perform real-time measurement without having physical contact with the sample under the test. However, the lower fringing field in the planar microwave resonator-based sensors is a limitation for the structure to be applied for highly sensitive applications such as droplet sensing. To enhance sensitivity, a coupled microwave reader-tag design is proposed as the sensor where metamaterial-inspired chipless RF tag is the main sensing element integrated with the microfluidic device. Using the chipless tag as the sensing element not only enhances the electric fringing fields and the sensitivity of the structure but combining it with a microfluidic device creates a user-friendly, low-cost, contamination-free microfluidic sensory device. Integration of the tag with a microfluidic device enables robust wireless sensing performance, making them a strong candidate for non-invasive biomedical sensing applications. The performance of the microwave microfluidic sensor has been validated in monitoring conductivity and permittivity of the sample using mixtures of DI water, Isopropyl alcohol (IPA), and NaCl. The sensor offers selectivity for measuring the concentration of IPA in DI Water in the sample and the salinity level of the sample.

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 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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,219 · 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