Exploring Microwave Reconfigurable Intelligent Surface for Wireless VOC Detection: A Comparative Study of Porous and Solid PDMS Interfaces
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Microwave gas monitoring with a low‐profile design and enhanced selectivity remains a persistent challenge. This study introduces an innovative approach employing a real‐time wireless reconfigurable intelligent surface (RIS) for comparative investigation of the interaction of two distinct polydimethylsiloxane (PDMS) interfaces, i.e., solid and porous, with acetone gas molecules. The developed PDMS‐coated microwave RIS detects varying concentrations of acetone vapor by wirelessly monitoring variations in the resonant characteristics of the resonating RIS beneath the sensitive interface. This PDMS‐coated microwave RIS is validated through exposure to incremental (15–75) parts per thousand (ppt) acetone concentrations and demonstrated a sensitivity of ≈4.4 MHz/ppt and ≈4.3 MHz/ppt of acetone for solid and porous PDMS, respectively. Integrating PDMS and microwave‐based RIS systems provides a sensitive tool for tracking the interaction of acetone gas and PDMS and demonstrates this system's capability for sensitive gas detection. This study introduces a unique development in the wireless detection of VOCs and presents a compact and passive approach with enhanced sensitivity, making it suitable for monitoring the interaction of polymers and hazardous VOCs. This technology is particularly suited for use in challenging and hard‐to‐reach environments.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».