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.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».