Wireless Capacitive Liquid-Level Detection Sensor Based on Zero-Power RFID-Sensing Architecture
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a new method for the wireless detection of liquid level is proposed by integrating a capacitive IDC-sensing element with a passive three-port RFID-sensing architecture. The sensing element transduces changes in the liquid level to corresponding fringe-capacitance variations, which alters the phase of the RFID backscattered signal. Variation in capacitance also changes the resonance magnitude of the sensing element, which is associated with a high phase transition. This change in the reactive phase is used as a sensing parameter by the RFID architecture for liquid-level detection. Practical measurements were conducted in a real-world scenario by placing the sensor at a distance of approximately 2 m (with a maximum range of about 7 m) from the RFID reader. The results show that the sensor node offers a high sensitivity of 2.15°/mm to the liquid-level variation. Additionally, the sensor can be used within or outside the container for the accurate measurement of conductive- or non-conductive-type liquids due to the use of polyethylene coating on the sensitive element. The proposed sensor increases the reliability of the current level sensors by eliminating the internal power source as well as complex signal-processing circuits, and it offers real-time response, linearity, high sensitivity, and excellent repeatability, which are suitable for widespread deployment of sensor node applications.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».