A Self-Powered Microwave Sensor Using Perfect Metamaterial Absorbers for Liquid Characterization
Notice bibliographique
Résumé
This article introduces a self-powered microwave sensing platform designed for precise liquid characterization, specifically targeting methanol concentrations in water. The system leverages a power harvester based on a high-efficiency perfect metamaterial absorber (PMA), which captures ambient electromagnetic (EM) energy and converts it to direct current (dc) through an integrated two-stage rectifier to sustain an active split-ring resonator (SRR) sensor. With an absorption efficiency exceeding 98%, the PMA harvester utilizes transmission-line metamaterials optimized with lumped inductors and series capacitors, providing robust performance across diverse incident angles and polarizations. The sensor operates at 2.4 GHz and demonstrates high sensitivity to methanol concentrations ranging from 0% to 100% in water, achieving this with a compact and symmetric design that ensures stability under variable conditions. The proposed self-sustaining system presents a low-cost, energy-efficient solution ideal for remote, continuous operation, paving the way for applications in the food, beverage, and chemical industries, where detecting low chemical concentrations is critical. This work advances self-powered microwave sensing technologies, offering new opportunities for reliable, high-resolution material characterization.
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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 | 0,001 | 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 ».