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Enregistrement W4200430881 · doi:10.1109/sensors47087.2021.9639642

Aerosol-jet printing of flexible green graphene humidity sensors for IoT applications

2021· article· en· W4200430881 sur OpenAlex
Mohsen Ketabi, Ahmad Al Shboul, Shirin Mahinnezhad, Ricardo Izquierdo

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

Revue2021 IEEE Sensors · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGas Sensing Nanomaterials and Sensors
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrapheneMaterials scienceRelative humidityHumidityGelatinElectrodeNanotechnologyOptoelectronicsComposite materialChemistryMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research focuses on designing and developing highly sensitive flexible graphene sensors for humidity detection. First, green graphene inks were prepared with triton X-100 (Ge-GTr) as a dispersant and loaded gelatin as a binder. Then, flexible graphene sensors were fabricated by printing the graphene inks with aerosol-jet on top of screen-printed carbon electrodes. High gelatin-modified sensors (0.5Ge-GTr and 1Ge-GTr) exhibited a good linear response in relative humidity (RH) range of 30%RH–90%RH with a good sensitivity of 0.55/%RH at 25°C and with fast response in a second range. Moreover, they showed good stability to temperature fluctuation ranged from 22°C to 70°C. The humidity sensing mechanism depends on the surface coverage of graphene by the hydrophilic coating. The electrons transfer can explain the sensing mechanism for sensors of GTr, and 0.1Ge-GTr. In contrast, sensors' response could be better explained by gelatin swelling for 0.25Ge-GTr, 0.5Ge-GTr, and 1Ge-GTr sensors upon humidity detection. The proposed humidity sensors (0.5Ge-GTr and 1Ge-GTr) are green, highly sensitive, and with a fast response to human breathing, making them good candidates for healthcare applications such as respiration sensors for facial masks.

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 enseignants0,046
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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,217 · 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