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Enregistrement W4401069829 · doi:10.1109/lsens.2024.3434672

Expanding Limit of Detection and Increasing Operating Resonant Frequency via Larger Anchor Widths for Capacitive Micromachined Resonator-Based Mass Sensors

2024· article· en· W4401069829 sur OpenAlexaff
Annalise Gignac, Akib Shamsuddin, Haleh Nazemi, Muhammad Umair Nathani, Arezoo Emadi

Notice bibliographique

RevueIEEE Sensors Letters · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMechanical and Optical Resonators
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResonatorCapacitive sensingLimit (mathematics)Detection limitOptoelectronicsMaterials scienceAcousticsElectrical engineeringPhysicsEngineeringChemistryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An innovative technique is explored, aiming to expand the limit of detection (LOD) and increase the operating resonant frequency of the capacitive micromachined ultrasonic transducer (CMUT) working as a mass sensor through modifying anchor widths. The LOD is associated with the concentration range of target compounds and, therefore, their correspondent mass that can be measured using a CMUT mass sensor. The poly multiuser MEMS process (PolyMUMPs) sacrificial technique is used to fabricate three CMUT sensors with a range of anchor widths while keeping all other sensor design parameters and material properties constant. Experimental analysis is conducted to evaluate the influence of anchor width to resonant frequency and frequency shift at different biasing conditions. The experimental results demonstrate that a larger anchor width can increase CMUT operating resonant frequency and pull-in voltage, allowing for the expanded LOD. These results also agree with analytical expressions presented. In addition, it is shown that through employing a designed anchor width, resonant frequencies can be varied to fulfill specific sensor requirements with minimal fabrication adjustments. This study contributes to the evolving knowledge of the CMUT as a mass sensor, enabling more methods for variability of these devices.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,963

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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