A Novel Thermo-FET Sensing System for Binary Chemical Solvent Monitoring Applications
Notice bibliographique
Résumé
This article introduces a new field-effect transistor (FET)-based sensing system designed to monitor charge/polarity changes during the evaporation of microsize water droplets containing polar substances such as ethanol and methanol. The system utilizes a high transconductance interdigital open-gate junction FET (ID-OGJFET) with a sizeable direct-on-channel sensing area (>16 mm2) in direct contact with the liquid droplet. A new electrofluidic package has also been developed to facilitate sample access on the FET chip, which prevents leakage and connects the sensor to readout systems. An experimental procedure is designed to demonstrate the functionality and applicability of this FET platform sensing system for chemical analysis, such as measuring the concentration of ethanol or methanol in water using the evaporation-based sensing mechanism enabled by the ID-OGJFET. Real-time video capture is employed for monitoring and control. The sensor measures ethanol and methanol concentrations ranging from 0% to 100% with steps of 10% EtOH/MetOH in water, utilizing the evaporation-based sensing mechanism and current output of the ID-OGJFET sensor. The minimum meaningful measured concentration is 1% (v/v) for ethanol and 1.49% (v/v) for methanol. The combined uncertainty analysis of methanol’s concentration predictions ranged from 3.29 to 77.91 s. The expanded uncertainty varied from 6.58 to 155.82 s at a 95% confidence level for concentrations from 0% v/v to 100% with 10% intervals. For ethanol, the combined uncertainties ranged from 4.68 to 98.95 s. The expanded uncertainties, calculated with a coverage factor 2, varied from 9.36 to 197.90 s at a 95% confidence level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».