Development of Flexible Moisture Sensors Based on the Corrosion and Degradation of Conductive Substrates
Notice bibliographique
Résumé
Water and moisture sensing are becoming essential features measured in clean energy and transportation applications. In this study, we develop sensors with the ability to detect moisture through two distinct conductive technologies: (1) a change in morphology using water-soluble polymer composite foams and (2) a rust-induced change or resistance change caused by the corrosion of a metal substrate. Five different foam sensors were successfully fabricated, tested, and determined as functional moisture sensors following their time and relative humidity responses. The sensors’ sensitivity was calculated, and a maximum sensitivity of 3.61 kΩ/RH % was achieved. The electrical properties, foam morphologies, and chemical, thermal, and mechanical properties of the foams were measured and compared. The second sensing technology encompasses a magnesium–copper galvanic system which when in contact with water for extended periods of time will corrode (i.e., convert the metal into metal oxide), causing an irreversible change through an increase in resistance, subsequently alerting the user of possible water flooding. The metallic sensors were tested at three different outdoor temperatures (0, 23, and 50 °C) in order to characterize the influence of temperature. They were also tested with a direct force where corrosion was accelerated. Chipless microwave resonators were utilized as platforms for investigation of the performance of the developed sensors. Both technologies presented act as both the substrate and sensing material.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».