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Enregistrement W4229378910 · doi:10.1088/1361-6439/ac4e78

Measurement of the electric permittivity using Bleustein–Gulyaev wave sensor

2022· article· en· W4229378910 sur OpenAlexaff
Alaa Elhady, Eihab Abdel‐Rahman

Notice bibliographique

RevueJournal of Micromechanics and Microengineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Resonator Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermittivityMaterials scienceAnalytical Chemistry (journal)AlgorithmDielectricChemistryComputer scienceOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present a novel compact electric permittivity sensor that exploits Bleustein–Gulyaev waves propagating along the surface of shear-poled piezoelectrics. We formulate the dynamic nonlinear electromechanical partial differential equations of motion governing wave propagation under electromagnetically quasistatic conditions. The permittivity of the medium-under-test was found to influence the sensor eigenvalues, enabling the implementation of a frequency-shift permittivity sensor. Solution of the equations of motion demonstrates resonance of the first and third modes when excited using an interdigitated transducer. We fabricated two sensor prototypes on shear-poled PZT4 and LiNbO3 substrates and used a Vector Network Analyzer to observe the shift in their fundamental natural frequency in the presence of various media-under-test. S 11 measurements show deterministic and repeatable shifts in the resonant frequency of the first mode of the LiNbO3 sensor measured at <?CDATA $\Delta f_1 = 3.51$?> Δ f 1 = 3.51 MHz for ethanol and <?CDATA $\Delta f_1 = 7.49$?> Δ f 1 = 7.49 MHz for deionized water where the bare surface frequency was initially at <?CDATA $f_1 = 25.27$?> f 1 = 25.27 MHz.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,161 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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