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Enregistrement W4389252835 · doi:10.1109/jsen.2023.3336293

A Highly Sensitive Dual-Mode Thermal Flow Sensor Based on Calorimetric Mode

2023· article· en· W4389252835 sur OpenAlexaboutno aff
Jingping Qiao, Jingyu Chen, Binbin Jiao, Ruiwen Liu, Yanmei Kong, Yuxin Ye, Lihang Yu, Xiangbin Du, Shichang Yun, Qixing Hao, Dichen Lu, Ziyu Liu

Notice bibliographique

RevueIEEE Sensors Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMechanical and Optical Resonators
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésMaterials scienceSensitivity (control systems)ChipThermalMicroelectromechanical systemsThermal conductionVolumetric flow rateHeat exchangerFlow (mathematics)OptoelectronicsMechanicsElectronic engineeringElectrical engineeringMechanical engineeringThermodynamicsComposite materialEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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