Reconfigurable Modular Platform for Prolonged Sensing of Toxic Gases in Particle Polluted Environments
Notice bibliographique
Résumé
The prolonged sensing of toxic gases in polluted particles and harsh environments is a challenging task that is also in high demand. In this work, the proof of principle of a sensitive, low-cost, and low-maintenance reconfigurable platform for filter-free and continuous ammonia (NH3) sensing in polluted environments is simulated. The platform can be modified for the detection of various toxic gases and includes three main modules: a microfluidic system for in-line continuous dust filtering; a toxic gas adsorption module; and a low-frequency microwave split-ring resonator (SRR). An inertia-based spiral microfluidic system has been designed and optimized through simulation for the in-line filtration of small particles from the intake air. Zeolite Y is selected as the adsorbent in the adsorption module. The adsorption module is a non-metallic thin tube that is filled with zeolite Y powder and precisely fixed at the drilled through-hole into the 3D microwave system. For the sensing module, a low-frequency three-dimensional (3D) split-ring resonator is proposed and optimally designed. A microwave resonator continuously monitors the permittivity of zeolite Y and can detect small permittivity alterations upon the presence of ammonia in the intake air. The microwave resonator is optimized at a frequency range of 2.5–3 GHz toward the detection of ammonia under different ammonia concentrations from 400 to 2800 ppm. The microwave simulation results show a clear contrast of around 4 MHz that shifts at 2.7 GHz for 400 ppm ammonia concentration. The results show the proof of principle of the proposed microfluidic-microwave platform for toxic gas detection.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».