Highly sensitive real-time microwave sensor for detection of organic liquid solvents in an oleic phase
Notice bibliographique
Résumé
Accurately determining the concentration of organic solvents in an oleic phase is essential for various industrial applications, including enhanced oil recovery . Popular detection methods, like chromatographic and distillation-based approaches, suffer from sample processing-induced solvent loss. There is a lack of standard methods for detecting solvents in produced fluid streams during solvent-aided oil recovery. We propose a novel sensing approach for solvent monitoring using planar microwave sensors . The proposed sensor consists of a chipless tag-reader pair communicating wirelessly using electromagnetic coupling . The sensor has a high sensitivity response to variations in permittivity at various solvent concentrations, which is reflected in the resonance-frequency spectrum. To maximize repeatability response of sensor, the sensor is integrated into a plastic container to form a sensing probe that can be used as an on-site in-line instrument. The experiments were conducted using four solvents, including n-pentane, n-hexane, n-heptane, and ethyl acetate. The results demonstrated that when solvent concentration changes from zero to 20 wt%, the frequency shift of resonance peak changes by 2.71, 2.01, 1.66, and 2.10 MHz for the examined solvents, respectively, indicating an exceptional capability of real-time monitoring for measuring solvents in oleic phase. The proposed approach offers the potential for applying planar microwave sensors to detect organic solvents in industrial processes.
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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) | 0,000 | 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 ».