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Enregistrement W4394841746 · doi:10.1109/tmtt.2024.3386109

Dielectric Spectrum Extraction of Liquids Using Noncontact Microwave Split Ring Resonator

2024· article· en· W4394841746 sur OpenAlexafffund
Wendi Zhu, Masoud Baghelani, Ashwin K. Iyer

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave and Dielectric Measurement Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesInnovation for Defence Excellence and Security
Mots-clésMicrowaveResonatorDielectricMaterials scienceSplit-ring resonatorRing (chemistry)Optical ring resonatorsDielectric resonator antennaDielectric resonatorExtraction (chemistry)AcousticsOptoelectronicsElectronic engineeringOpticsPhysicsEngineeringTelecommunicationsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents a novel method for broadband dielectric spectroscopy of liquids utilizing a noncontact microwave split ring resonator (SRR). The proposed approach leverages the multiharmonic property of the microwave resonator to extract the permittivity of the liquid-under-test (LUT) at resonance frequencies. By fitting these extracted values using the Debye model, both the real and imaginary dielectric spectra of the LUT can be determined across a wide frequency range. The proposed method requires a one-time calibration process to ensure high accuracy. An experiment employing five calibration samples and five test samples was performed to validate the effectiveness of the proposed method. The results of the extracted permittivity spectrum using the proposed method are compared with those from a commercial dielectric probe. The proposed method exhibits high accuracy with a root mean square error of 0.59 for <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$\epsilon'$</tex-math> </inline-formula> values at the resonance frequencies. For the extracted Debye model parameters, the proposed method achieves reasonable precision with percentage errors of 1.40% for <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$\epsilon_s$</tex-math> </inline-formula> , 12.68% for <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$\epsilon_{\infty}$</tex-math> </inline-formula> , and 7.86% for <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$\tau$</tex-math> </inline-formula> and is a cost-effective and accurate solution for dielectric spectroscopy. Due to its planar structure, the microwave SRR can be seamlessly integrated into various systems, holding potential for applying this method in microwave sensing, noninvasive biological sensing, oil and gas industries, and other fields requiring dielectric spectroscopy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,780
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,239 · 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.

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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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