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Enregistrement W4386070840 · doi:10.11159/eee23.113

Development of an Optofluidic System for Concentration Measurement of Colorimetric based Solution targeted for Water Quality Assessment

2023· article· en· W4386070840 sur OpenAlexvenueno aff
Fatin Izyani Mohamad Robi, Mohd Rumaizan Maidan Dali, Khairul Azman Ahmad, Saiful Zaimy Yahaya, Yahaya AbdRahman

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Electrical Engineering and Computer Systems and Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality Monitoring and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality (philosophy)Computer scienceWater qualityMaterials scienceProcess engineeringEnvironmental scienceEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Concentration measurement of a solution based on colorimetric method is normally performed using a commercial and bulky device such as colorimeter and spectrometer.This approach has several drawbacks: the sample needs to be manually taken, transported and tested in laboratory, as well as it requires large volume of analyte and reagent.Such problem can be overcome by having a small and compact system such as optofluidic based device with the capability of carrying out colorimetric measurements with better operational processes.Therefore, this research focuses on the development of a smaller optofluidic based system to measure the concentration of colorimetric based solutions.The system consists of a microfluidic platform combined with a light emitting diode (LED) and a lightdependent resistor (LDR) as its optical source and detector, respectively.Based on Beers law principles, different concentration of coloured solution produces different voltage signal and absorbance effect, which is then being processed and manipulated to produce the concentration measurement.The optofluidic system was then tested on colorimetric solution between 0.1M to 1M and gives linearity coefficient, R 2 of 0.9977 and 0.9979 for its voltage and absorbance, respectively.The proposed optofluidic system is targeted to be able to measure the concentration of particles in colorimetric solution and to be implemented for colorimetric based water quality assessment.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,517
Score d'incertitude au seuil0,247

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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