A Highly Sensitive Dual-Mode Thermal Flow Sensor Based on Calorimetric Mode
Notice bibliographique
Résumé
This article reports a dual-mode switching of highly sensitive thermal flow sensors based on calorimetric mode that is more suitable for microflow measurements. Upstream heating and downstream heating modes (which are both calorimetric) are adopted in this article. The sensor consists of two vertically stacked suspended membrane MEMS chips. A gas microchannel is fabricated inside the chip that is mounted perpendicular to the flow direction. Because of the Laval effect, the gas flowing through the internal channels of the chip increases the gas flow velocity and improves the heat exchange efficiency between the chip and the gas; moreover, the dual-chip stacked design increases the thermal resistance of solid heat conduction and the heat exchange area of the gas, thus improving its sensitivity. Simulation results show that the gas flow velocity and heat exchange efficiency increased seven times and three times, respectively. Experimental results show that the sensor achieves high sensitivity measurements of 0.77 mV/(mL/min) for 0–18 mL/min and 0.16 mV/(mL/min) for 18–100 mL/min over the entire range by dual-mode switching. The response time is 25 ms. To the best of the authors’ knowledge, this is the first report of a thermal flow sensor with dual-mode switching of upstream and downstream heating in calorimetric mode. In addition, the sensor can be widely used in semiconductors, hydrogen energy, scientific instruments, and other fields.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».